Java实现敏感词过滤机制

Java可以通过Trie树（字典树）结构实现敏感词过滤机制。下面是一个简单的实现过程：

1. 将敏感词构建成一棵Trie树
2. 遍历待检测的文本，将每个字符作为Trie树的一个节点遍历，直到某个节点发生了不匹配
3. 如果在Trie树上找到了一组敏感词，则匹配成功，可以进行相应的提示或处理

具体实现可以依据以下步骤：

1. 定义TrieNode类

TrieNode类表示Trie树的节点，包括节点值、子节点、是否是敏感词节点等属性。具体代码如下：

class TrieNode {
    char val;
    boolean isWord;
    Map<Character, TrieNode> children;

    public TrieNode(char c) {
        this.val = c;
        this.isWord = false;
        this.children = new HashMap<>();
    }

    public TrieNode addChild(char c) {
        TrieNode node = children.get(c);
        if (node == null) {
            node = new TrieNode(c);
            children.put(c, node);
        }
        return node;
    }

    public boolean hasChild(char c) {
        return children.containsKey(c);
    }

    public TrieNode getChild(char c) {
        return children.get(c);
    }
}

2. 构建Trie树

构建Trie树需要将敏感词依次插入到树中，针对每个字符创建一个TrieNode，形成一棵树。具体实现如下：

class TrieTree {
    private final TrieNode root;

    public TrieTree() {
        root = new TrieNode(' ');
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            node = node.addChild(c);
        }
        node.isWord = true;
    }

    public boolean contains(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (!node.hasChild(c)) {
                return false;
            }
            node = node.getChild(c);
        }
        return node.isWord;
    }

    public boolean containsSensitiveWord(String text) {
        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
            TrieNode node = root;
            int j = i;
            while (j < text.length() && node.hasChild(text.charAt(j))) {
                node = node.getChild(text.charAt(j));
                j++;
            }
            if (node.isWord) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个TrieTree类，用于创建并访问Trie树。在insert方法中，我们将敏感词插入到Trie树中。在containsSensitiveWord方法中，我们遍历待检测的文本，将每个字符作为Trie树的一个节点遍历，直到某个节点发生了不匹配或者该节点为敏感词节点为止。

3. 测试

最后我们使用以下代码来测试敏感词过滤：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        TrieTree trieTree = new TrieTree();
        trieTree.insert("法轮功");
        trieTree.insert("反动");
        trieTree.insert("色情");
        trieTree.insert("暴力");

        String text = "您好，我想了解法轮功，请问您有关于法轮功的资料吗？";
        if (trieTree.containsSensitiveWord(text)) {
            System.out.println("您输入的信息存在敏感词，请重新输入。");
        } else {
            System.out.println("您输入的信息不存在敏感词，发送成功。");
        }
    }
}

请注意，以上仅是一个简单的实现方法，实际的敏感词过滤可以自行扩展和优化。

介绍Trie树（字典树）

Trie树，也叫字典树，是一种树形结构，用于高效地存储和搜索字符串。Trie树的每个节点代表一个字符串的字符，从根节点到叶子节点的路径表示一个字符串。因此，Trie树也被称为"前缀树"，因为它可以用于匹配前缀。

Trie树的创建

Trie树的创建需要依次插入所有的字符串。具体来说，对于每个字符串，从根节点开始遍历，根据字符串的每个字符在树中找到对应的节点。如果该节点不存在，则创建该节点，然后继续遍历下一个字符。最后，在最后一个字符对应的节点上标记该节点代表的字符串结束。这样就完成了字符串的插入操作。

Trie树的查找

在Trie树中查找字符串时，从根节点开始遍历，根据字符串的每个字符在树中找到对应的节点。如果存在这个节点，则继续遍历下一个字符。如果不存在这个节点，则说明该字符串不存在于Trie树中。当遍历到最后一个字符时，检查该节点是否被标记为该字符串的结束。如果被标记，则表明Trie树中存在该字符串。

Trie树的应用

Trie树在很多场景下都有广泛的应用，比如搜索引擎中的关键字查询、单词检索、拼写检查、IP路由等等。Trie树的优势在于支持高效的前缀查找，对于需要匹配大量字符串的应用，Trie树可以节省大量的内存空间和查询时间。