高性能敏感词过滤：AC自动机与多模式串匹配

"36|AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？1" 在本文中，我们将探讨如何利用多模式串匹配算法，特别是AC自动机（Aho-Corasick Automaton），来高效地实现敏感词过滤功能。首先，我们需要了解为什么传统的单模式串匹配算法如BF、RK、BM、KMP不适用于大规模的敏感词过滤场景。这些算法虽然能够处理单个模式串的匹配，但在面对大量敏感词和大量用户输入内容时，效率较低，因为需要对每条敏感词分别进行匹配，造成多次扫描。 Trie树，又称前缀树或字典树，是一种用于存储有序字符串集合的数据结构，它可以高效地进行多模式串匹配。Trie树通过将字符串的公共前缀共享，减少了存储空间的需求，并且在查找过程中可以同时匹配多个模式串。然而，Trie树虽然提高了效率，但仍然需要在遇到某个节点时回溯，检查是否存在其他可能的匹配路径。 这时，AC自动机就应运而生。AC自动机是在Trie树的基础上增加了一层失败指针，使得在主串扫描过程中，一旦当前字符与模式串不匹配，可以直接跳转到可能匹配的下一个位置，避免了回溯，极大地提升了匹配速度。具体实现上，当构建AC自动机时，会为每个节点添加指向其所有可能的失败状态的指针。这样，即使当前字符不匹配任何模式串，也可以立即转移到下一个可能的匹配状态，继续匹配其他模式串。 在敏感词过滤系统中，可以预先构建AC自动机，将所有敏感词插入到自动机中。当用户输入新的内容时，只需一次遍历输入字符串，自动机就能识别出是否存在敏感词。如果发现敏感词，就将其替换为“***”。这种方式大大降低了时间复杂度，确保了系统的高性能，同时也减少了资源消耗，适合于处理高并发、大数据量的场景。 通过使用AC自动机，我们可以有效地解决大规模敏感词过滤的问题，提供一个快速、高效、资源节省的解决方案。这种方法不仅适用于网站的评论系统，还广泛应用于社交网络、论坛、搜索引擎等需要实时文本过滤的场合。