项目中需要做到所发文章、评价进行敏感词过滤，用最原始的字符串循环过滤很显然效率不太行，然后查找资料看到DFA算法（有限状态机），感觉可以用来实现敏感词过滤。

原理：基于状态转移来检索敏感词，只需要扫描一次待检测文本，就能对所有敏感词进行检测，所以效率比会高一点。

假设我们有以下5个敏感词需要检测：傻逼、傻子、傻大个、坏蛋、坏人。那么我们可以先把敏感词中有相同前缀的词组合成一个树形结构，不同前缀的词分属不同树形分支，以上述5个敏感词为例，可以初始化成如下2棵树：

把敏感词组成成树形结构最大的好处就是可以减少检索次数，我们只需要遍历一次待检测文本，然后在敏感词库中检索出有没有该字符对应的子树就行了，如果没有相应的子树，说明当前检测的字符不在敏感词库中，则直接跳过继续检测下一个字符；如果有相应的子树，则接着检查下一个字符是不是前一个字符对应的子树的子节点，这样迭代下去，就能找出待检测文本中是否包含敏感词了。
文本“你是不是傻逼”为例，我们依次检测每个字符，因为前4个字符都不在敏感词库里，找不到相应的子树，所以直接跳过。当检测到“傻”字时，发现敏感词库中有相应的子树，我们把他记为tree-1，接着再搜索下一个字符“逼”是不是子树tree-1的子节点，发现恰好是，接下来再判断“逼”这个字符是不是叶子节点，如果是，则说明匹配到了一个敏感词了，在这里“逼”这个字符刚好是tree-1的叶子节点，所以成功检索到了敏感词：“傻逼”。大家发现了没有，在我们的搜索过程中，我们只需要扫描一次被检测文本就行了，而且对于被检测文本中不存在的敏感词，如这个例子中的“坏蛋”和“坏人”，我们完全不会扫描到，因此相比方案一效率大大提升了。
在Java中，我们可以用HashMap来存储上述的树形结构，还是以上述敏感词为例，我们把每个敏感词字符串拆散成字符，再存储到HashMap中，可以这样存：

{"傻": {"逼": {"isEnd": "Y"},"子": {"isEnd": "Y"},"大": {"个": {"isEnd": "Y"}}}
}

首先将每个词的第一个字符作为key，value则是另一个HashMap，value对应的HashMap的key为第二个字符，如果还有第三个字符，则存储到以第二个字符为key的value中，当然这个value还是一个HashMap，以此类推下去，直到最后一个字符，当然最后一个字符对应的value也是HashMap，只不过这个HashMap只需要存储一个结束标志就行了，像上述的例子中，我们就存了一个{“isEnd”,“Y”}的HashMap，来表示这个value对应的key是敏感词的最后一个字符。同理，“坏人”和“坏蛋”这2个敏感词也是按这样的方式存储起来。
最后，附上代码实现
最终项目中，将敏感词存到数据库中，然后在初始化的时候放到Redis中，这样也不用每次查询数据库了。

package org.Angle.util;import org.Angle.Main;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.*;/*** 敏感词检测，敏感词数据放在资源目录下** String text="这是一篇测试的文章de1，标题是，努儿力成就幸福人生(傻子),内容是：今天是周日，阳光明媚，**去郊游。碰到";* System.out.println(getSensitiveWords(text, Check.MatchType.MAX_MATCH));** @author:* @date: 2023年09月15日 9:47*/
public class Check {//    初始化public static Map<Object, Object> sensitiveWordsMap;public static final String END_FLAG = "end";//初始化敏感词数据public static void initSensitiveWordsMap() {Set<String> sensitiveWords = new HashSet<>();String filePath = Main.class.getClassLoader().getResource("SensitiveWords.txt").getPath();
//        先读取文件try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {sensitiveWords.add(line);}System.out.println(sensitiveWords);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}if (sensitiveWords == null || sensitiveWords.isEmpty()) {throw new IllegalArgumentException("Senditive words must not be empty!");}sensitiveWordsMap = new HashMap<>(sensitiveWords.size());String currentWord;Map<Object, Object> currentMap;Map<Object, Object> subMap;Iterator<String> iterator = sensitiveWords.iterator();while (iterator.hasNext()) {currentWord = iterator.next();if (currentWord == null || currentWord.trim().length() < 1) {  //敏感词长度必须大于等于2continue;}currentMap = sensitiveWordsMap;for (int i = 0; i < currentWord.length(); i++) {char c = currentWord.charAt(i);subMap = (Map<Object, Object>) currentMap.get(c);if (subMap == null) {subMap = new HashMap<>();currentMap.put(c, subMap);currentMap = subMap;} else {currentMap = subMap;}if (i == currentWord.length() - 1) {//如果是最后一个字符，则put一个结束标志，这里只需要保存key就行了，value为null可以节省空间。//如果不是最后一个字符，则不需要存这个结束标志，同样也是为了节省空间。currentMap.put(END_FLAG, null);}}}}//    -------------------public static enum MatchType {MIN_MATCH("最小匹配规则"), MAX_MATCH("最大匹配规则");String desc;MatchType(String desc) {this.desc = desc;}}public static Set<String> getSensitiveWords(String text, MatchType matchType) {
//        调用初始化文件initSensitiveWordsMap();if (text == null || text.trim().length() == 0) {throw new IllegalArgumentException("The input text must not be empty.");}Set<String> sensitiveWords = new HashSet<>();for (int i = 0; i < text.length(); i++) {int sensitiveWordLength = getSensitiveWordLength(text, i, matchType);if (sensitiveWordLength > 0) {String sensitiveWord = text.substring(i, i + sensitiveWordLength);sensitiveWords.add(sensitiveWord);if (matchType == MatchType.MIN_MATCH) {break;}i = i + sensitiveWordLength - 1;}}return sensitiveWords;}public static int getSensitiveWordLength(String text, int startIndex, MatchType matchType) {if (text == null || text.trim().length() == 0) {throw new IllegalArgumentException("The input text must not be empty.");}char currentChar;Map<Object, Object> currentMap = sensitiveWordsMap;int wordLength = 0;boolean endFlag = false;for (int i = startIndex; i < text.length(); i++) {currentChar = text.charAt(i);Map<Object, Object> subMap = (Map<Object, Object>) currentMap.get(currentChar);if (subMap == null) {break;} else {wordLength++;if (subMap.containsKey(END_FLAG)) {endFlag = true;if (matchType == MatchType.MIN_MATCH) {break;} else {currentMap = subMap;}} else {currentMap = subMap;}}}if (!endFlag) {wordLength = 0;}return wordLength;}
}

树结构yyds