Java DFA算法实现多公司敏感词过滤

"Java使用DFA算法来实现过滤多家公司的自定义敏感字功能，通过创建一个`KeywordFilter`类，使用并发安全的数据结构存储不同公司的敏感词规则，并提供了清扫内容和保存关键词的方法。" 在Java中，DFA（确定有限状态自动机）是一种用于文本匹配的高效算法，尤其适合于过滤敏感词。DFA的优势在于它可以在一次遍历字符串的过程中完成匹配，不需要回溯，因此性能较高。在这个实例中，DFA被用来帮助多家公司定制敏感词过滤策略。 首先，我们看到一个名为`KeywordFilter`的类，这个类中有一个`currentMap`成员变量，它是`ConcurrentHashMap`类型，用于存储各个公司的敏感词映射。`ConcurrentHashMap`是线程安全的，确保在多线程环境下数据的正确性。每个公司的敏感词映射用`HashMap`表示，键是公司的ID（例如，"companyId123"），值是该公司的一组敏感词列表。 `KeywordFilter`类没有公开构造方法，确保外部不能直接创建实例，所有操作都是静态方法，这表明这个类设计为工具类，只提供静态服务。 `clear`方法用于清空所有公司的敏感词规则，这可能是为了应对敏感词规则更新或者重置的情况。 `saveKeywords`方法接受一个公司ID和一个关键词列表，将这些关键词保存到对应公司的敏感词映射中。这允许每家公司定义自己的敏感词集，实现了自定义过滤功能。 虽然代码片段中没有显示DFA算法的具体实现，但通常DFA的实现会包含以下几个关键部分： 1. **状态转换表**：DFA的状态转换表定义了每个状态下，当输入字符出现时应转移到哪个状态。在这个例子中，状态可能对应于正在处理的敏感词的前缀，而状态转移则基于当前字符与敏感词规则的匹配情况。 2. **初始状态**：DFA开始时的初始状态通常是空字符串。 3. **接受状态**：当到达一个接受状态时，意味着找到了一个完整的敏感词。在这个应用中，接受状态可能表示当前处理的字符串与某个敏感词完全匹配。 4. **匹配过程**：遍历输入字符串，每次读取一个字符，根据当前状态和字符更新状态。如果到达接受状态，表示找到敏感词，进行相应的处理，如替换、删除或标记。 为了实现DFA，可以创建一个`State`类来表示状态，包含指向其他状态的引用以及是否为接受状态的信息。然后，根据敏感词列表构建状态转换表，并在处理字符串时使用这个表进行状态转移。 这个实例中的DFA实现可能使用了动态编程的思想，预先计算好所有可能的状态转换，存储在`KeywordFilter`类的成员变量中，以便快速查询。这样，在过滤时只需根据输入字符和当前状态，从状态转换表中查找下一个状态，直到遍历完整个输入字符串。 这个Java应用利用DFA算法实现了高效且可定制的敏感词过滤功能，适用于需要处理大量文本和多种敏感词规则的场景。通过合理设计数据结构和优化算法，可以有效地处理多个公司的敏感词过滤需求。