【项目实战】基于前缀树(Trie树)实现敏感词的过滤功能

本文介绍了基于前缀树(Trie树)实现敏感词过滤功能,包括构建Trie树、过滤文本的基本步骤,以及注意事项,如处理较长文本、重叠敏感词、变体词、大小写和标点符号,同时探讨了性能优化策略。

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一、前缀树实现敏感词的过滤功能介绍

基于前缀树实现敏感词的过滤功能是一种非常有效的方法。

Trie树是一个用于存储关联数组(如字符串到值的映射)的树形数据结构,其中键通常是字符串。Trie树的主要优点是搜索、插入和删除操作的时间复杂度都较低,通常是O(m),其中m是键的长度。

二、使用Trie树实现敏感词过滤的基本步骤

以下是使用Trie树实现敏感词过滤的基本步骤:

2.1 构建Trie树

初始化一个根节点,它通常不包含任何字符。
对于每个敏感词,从根节点开始,按照字符顺序逐个插入到Trie树中。
如果在插入过程中发现某个字符的分支已经存在,则继续向下插入;否则,创建新的分支。
在敏感词的末尾节点上做一个标记,表示这是一个完整的敏感词。

2.2 过滤文本

遍历文本中的每个字符。
从Trie树的根节点开始,按照文本的字符顺序进行搜索。
如果在Trie树中找到了一个完整的敏感词(即搜索到了标记为完整敏感词的节点),则对该敏感词进行相应的处理(如替换、删除或标记)。
如果在某个位置没有找到匹配的分支,则回溯到上一个节点,并尝试从该节点的其他分支开始搜索。
重复上述过程,直到文本遍历完毕。

三、注意事项

3.1 较长的文本和大量的敏感词

注意,对于较长的文本和大量的敏感词,Trie树可能会变得很大。为了节省空

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