Java信息敏感词检测实现指南
概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现一个简单的信息敏感词检测功能。这个功能可以用于过滤用户输入，以防止敏感词的出现。
流程说明
下面是实现这个功能的整个流程：
erDiagram
User --|> Input
Input --|> Filter
Filter --|> SensitiveWordUtil
SensitiveWordUtil --|> TrieTree
上图展示了整个流程中的各个角色和它们之间的关系。首先，用户输入敏感词，然后输入会经过过滤器进行处理，过滤器会调用敏感词工具类，最后敏感词工具类会使用字典树来判断是否存在敏感词。
接下来，让我们一步步来实现这个功能。
1. 创建字典树
首先，我们需要创建一个字典树来存储敏感词。字典树是一种高效的数据结构，可以快速判断一个字符串是否存在于字典中。下面是创建字典树的代码：
public class TrieTree {
private TrieNode root;
public TrieTree() {
root = new TrieNode();
}
// TrieNode类定义
private static class TrieNode {
private Map<Character, TrieNode> children; // 子节点
private boolean isEndOfWord; // 是否为单词的结尾
public TrieNode() {
children = new HashMap<>();
isEndOfWord = false;
}
public Map<Character, TrieNode> getChildren() {
return children;
}
public boolean isEndOfWord() {
return isEndOfWord;
}
public void setEndOfWord(boolean endOfWord) {
isEndOfWord = endOfWord;
}
}
}
在上面的代码中，我们定义了一个TrieTree类，并在构造方法中初始化了根节点。
2. 添加敏感词到字典树
接下来，我们需要将敏感词添加到字典树中。下面是添加敏感词的代码：
public void addWord(String word) {
TrieNode currentNode = root;
for (char c : word.toCharArray()) {
Map<Character, TrieNode> children = currentNode.getChildren();
if (!children.containsKey(c)) {
children.put(c, new TrieNode());
}
currentNode = children.get(c);
}
currentNode.setEndOfWord(true);
}
在上面的代码中，我们首先获取根节点，并遍历敏感词中的每个字符。如果当前字符在子节点中不存在，则创建一个新的子节点，并将当前节点指向新的子节点。最后，将最后一个子节点标记为单词的结尾。
3. 过滤用户输入
现在，我们已经有了一个字典树，并且将敏感词添加到了字典树中。接下来，我们需要创建一个过滤器来过滤用户输入中的敏感词。下面是过滤器的代码：
public class Filter {
private TrieTree trieTree;
public Filter(TrieTree trieTree) {
this.trieTree = trieTree;
}
public String filter(String input) {
StringBuilder filteredText = new StringBuilder();
StringBuilder currentWord = new StringBuilder();
TrieNode currentNode = trieTree.getRoot();
for (char c : input.toCharArray()) {
if (Character.isLetter(c)) {
currentWord.append(c);
TrieNode nextNode = currentNode.getChildren().get(c);
if (nextNode != null) {
currentNode = nextNode;
} else {
filteredText.append(currentWord);
currentWord.setLength(0);
currentNode = trieTree.getRoot();
}
} else {
filteredText.append(currentWord).append(c);
currentWord.setLength(0);
currentNode = trieTree.getRoot();
}
}
filteredText.append(currentWord);
return filteredText.toString();
}
}
在上面的代码中，我们首先创建了一个Filter类，并在构造方法中传入字典树。在过滤方法中，我们遍历用户输入中的每个字符。如果字符是字母，则将其添加到当前单词中，并判断是否存在下一个节点。如果下一个节点存在，则继续向下遍历，否则
