專案中需要對敏感詞做乙個過濾，首先有幾個方案可以選擇：
a.直接將敏感詞組織成string後，利用indexof方法來查詢。
b.傳統的敏感詞入庫後sql查詢。
c.利用lucene建立分詞索引來查詢。
d.利用dfa演算法來進行。
首先，專案收集到的敏感詞有幾千條，使用a方案肯定不行。其次，為了方便以後的擴充套件性儘量減少對資料庫的依賴，所以放棄b方案。然後lucene本身作為本地索引，敏感詞增加後需要觸發更新索引，並且這裡本著輕量原則不想引入更多的庫，所以放棄c方案。於是我們選定d方案為研究目標。
dfa全稱為：deterministic finite automaton,即確定有窮自動機。其特徵為：有乙個有限狀態集合和一些從乙個狀態通向另乙個狀態的邊，每條邊上標記有乙個符號，其中乙個狀態是初態，某些狀態是終態。但不同於不確定的有限自動機，dfa中不會有從同一狀態出發的兩條邊標誌有相同的符號。
簡單點說就是，它是是通過event和當前的state得到下乙個state，即event+state=nextstate。理解為系統中有多個節點，通過傳遞進入的event，來確定走哪個路由至另乙個節點，而節點是有限的。
以王八蛋和王八羔子兩個敏感詞來進行描述，首先構建敏感詞庫，該詞庫名稱為sensitivemap，這兩個詞的二叉樹構造為：
用hash表構造為：
以上面例子構造出來的sensitivemap為敏感詞庫進行示意，假設這裡輸入的關鍵字為：王八不好，流程圖如下：
對於「王*八&&蛋」這樣的詞，中間填充了無意義的字元來混淆，在我們做敏感詞搜尋時，同樣應該做乙個無意義詞的過濾，當迴圈到這類無意義的字元時進行跳過，避免干擾。
兩種解決思路：一種是最簡單是遇到這類問題，先豐富敏感詞庫進行快速解決。第二種是判斷時將敏感詞轉換為拼音進行對比判斷。
不過目前這兩種方案均不能徹底很好的解決該問題，此類問題還需進一步研究。
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