Java DFA算法案例详解
项目中需要对敏感词做一个过滤，首先有几个方案可以选择：
直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。 传统的敏感词入库后SQL查询。 利用Lucene建立分词索引来查询。 利用DFA算法来进行。首先，项目收集到的敏感词有几千条，使用a方案肯定不行。其次，为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖，所以放弃b方案。然后Lucene本身作为本地索引，敏感词增加后需要触发更新索引，并且这里本着轻量原则不想引入更多的库，所以放弃c方案。于是我们选定d方案为研究目标。
2.DFA算法简介DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号。
简单点说就是，它是是通过event和当前的state得到下一个state，即event+state=nextstate。理解为系统中有多个节点，通过传递进入的event，来确定走哪个路由至另一个节点，而节点是有限的。
3.敏感词搜寻中的DFA算法3.1敏感词库构造描述以王八蛋和王八羔子两个敏感词来进行描述，首先构建敏感词库，该词库名称为SensitiveMap，这两个词的二叉树构造为：
用hash表构造为：
以上面例子构造出来的SensitiveMap为敏感词库进行示意，假设这里输入的关键字为：王八不好，流程图如下：
对于“王*八&&蛋”这样的词，中间填充了无意义的字符来混淆，在我们做敏感词搜索时，同样应该做一个无意义词的过滤，当循环到这类无意义的字符时进行跳过，避免干扰。
5.2敏感词用拼音或部分用拼音代替两种解决思路：一种是最简单是遇到这类问题，先丰富敏感词库进行快速解决。第二种是判断时将敏感词转换为拼音进行对比判断。
不过目前这两种方案均不能彻底很好的解决该问题，此类问题还需进一步研究。
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