前端实现变形、组合或关键字的敏感词屏蔽

变形、组合或关键字的敏感词屏蔽是一个相对复杂的问题，需要使用更加高级的算法来实现。以下是一些实现方法：

1. DFA（Deterministic Finite Automaton，确定有限状态自动机）

DFA 是一种常用的字符串匹配算法，它可以用来快速匹配多个敏感词。具体实现方法是将所有敏感词构建成一个有限状态自动机（DFA），然后针对输入的文本进行状态转移，最终得到匹配结果。这种算法的优点是匹配速度快，适合在前端实现；缺点是构建 DFA 比较耗时，对于大量敏感词可能需要在后端进行构建。

2. Trie 树

Trie 树（字典树）是一种多叉树数据结构，它可以用来快速匹配多个字符串。具体实现方法是将所有敏感词构建成一棵 Trie 树，然后针对输入的文本在 Trie 树上进行搜索，最终得到匹配结果。这种算法的优点是构建 Trie 树相对比较简单，对于小规模的敏感词列表适合在前端实现；缺点是匹配速度相对较慢。

3. Aho-Corasick 算法

Aho-Corasick 算法是一种基于 Trie 树的多模式匹配算法，它可以快速地匹配多个字符串。与 Trie 树不同的是，Aho-Corasick 算法在 Trie 树的基础上增加了“失配指针”，可以在匹配不成功时快速跳转到下一个可能匹配的位置。这种算法的优点是匹配速度快，可以处理大规模的敏感词列表；缺点是实现较为复杂，适合在后端实现。

以上是三种常用的敏感词屏蔽算法，可以根据具体情况选择合适的算法来实现。需要注意的是，敏感词屏蔽只是一种辅助手段，还需要在后端进行敏感词过滤，以确保数据的安全性。

相关问题

前端实现敏感词过滤

前端实现敏感词过滤可以通过 JavaScript 实现。以下是一种简单的实现方法：

1. 定义敏感词列表

var sensitiveWords = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3'];

2. 编写过滤函数

function filterSensitiveWords(text) {
  for (var i = 0; i < sensitiveWords.length; i++) {
    var regExp = new RegExp(sensitiveWords[i], 'gi');
    text = text.replace(regExp, '****');
  }
  return text;
}

3. 在需要过滤敏感词的地方调用过滤函数

var inputText = '这是一段含有敏感词的文本';
var filteredText = filterSensitiveWords(inputText);
console.log(filteredText); // 输出：这是一段含有****的文本

请注意，这种简单的实现方法只能对明显的敏感词起到过滤作用。对于一些变形、组合或关键字的敏感词，可能需要更加复杂的算法来过滤。同时，前端过滤只是一种辅助手段，还需要在后端进行敏感词过滤，以确保数据的安全性。

springboot+mysql+vue3 评论敏感词屏蔽功能具体实现

评论敏感词屏蔽功能可以通过以下步骤实现：

1. 在 MySQL 数据库中创建一个敏感词表，用于存储所有需要屏蔽的敏感词。

2. 在 Spring Boot 中使用 MyBatis 或 JPA 等框架，将敏感词表映射为一个实体类，并创建一个 DAO 层用于操作该表。

3. 在后端编写一个过滤器，用于过滤评论中的敏感词。过滤器可以在评论提交到后端之前进行拦截，并根据敏感词表进行屏蔽。

4. 在前端使用 Vue3，通过 AJAX 请求将评论提交到后端，并接收后端返回的结果。如果评论中包含敏感词，前端可以弹出提示框进行提醒。

下面是一个简单的示例代码，仅供参考：

MySQL敏感词表：

CREATE TABLE `sensitive_words` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `word` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Spring Boot 实体类：

@Entity
@Table(name = "sensitive_words")
public class SensitiveWord {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id;

    @Column(name = "word")
    private String word;

    // getter 和 setter 方法
}

Spring Boot DAO 层：

@Repository
public interface SensitiveWordDao extends JpaRepository<SensitiveWord, Integer> {
    List<SensitiveWord> findAll();
}

Spring Boot 过滤器：

@WebFilter(filterName = "sensitiveWordFilter", urlPatterns = "/comment/*")
public class SensitiveWordFilter implements Filter {
    private List<String> sensitiveWords = new ArrayList<>();

    @Autowired
    private SensitiveWordDao sensitiveWordDao;

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        List<SensitiveWord> words = sensitiveWordDao.findAll();
        for (SensitiveWord word : words) {
            sensitiveWords.add(word.getWord());
        }
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        String comment = httpRequest.getParameter("comment");

        for (String word : sensitiveWords) {
            if (comment.contains(word)) {
                HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;
                httpResponse.setStatus(400);
                httpResponse.getWriter().write("评论中包含敏感词");
                return;
            }
        }

        chain.doFilter(request, response);
    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}

Vue3 组件：

<template>
  <div>
    <textarea v-model="comment"></textarea>
    <button @click="submitComment">提交</button>
  </div>
</template>

<script>
import axios from 'axios';

export default {
  data() {
    return {
      comment: ''
    }
  },
  methods: {
    submitComment() {
      axios.post('/comment', {
        comment: this.comment
      }).then(response => {
        alert('评论成功');
      }).catch(error => {
        alert(error.response.data);
      });
    }
  }
}
</script>