代码下载地址：https://github.com/WebDE-MON/dfa.git
代码包括：
一个是读取敏感词库（SensitiveWordInit），一个是敏感词工具类（SensitivewordFilter），里面包含了判断是否存在敏感词（isContaintSensitiveWord(String txt,int matchType)）、获取敏感词（getSensitiveWord(String txt , int matchType)）、敏感词替代（replaceSensitiveWord(String txt,int matchType,String replaceChar)）三个方法。
文字转载：https://www.cnblogs.com/zyguo/p/4705086.html
Java实现DFA算法实现敏感词过滤
在Java中实现敏感词过滤的关键就是DFA算法的实现。首先我们对上图进行剖析。在这过程中我们认为下面这种结构会更加清晰明了。
同时这里没有状态转换，没有动作，有的只是Query（查找）。我们可以认为，通过S query U、V，通过U query V、P，通过V query U P。通过这样的转变我们可以将状态的转换转变为使用Java集合的查找。
诚然，加入在我们的敏感词库中存在如下几个敏感词：日本人、日本鬼子、毛.泽.东。那么我需要构建成一个什么样的结构呢？
首先：query 日 ---> {本}、query 本 --->{人、鬼子}、query 人 --->{null}、query 鬼 ---> {子}。形如下结构：
下面我们在对这图进行扩展：
这样我们就将我们的敏感词库构建成了一个类似与一颗一颗的树，这样我们判断一个词是否为敏感词时就大大减少了检索的匹配范围。比如我们要判断日本人，根据第一个字我们就可以确认需要检索的是那棵树，然后再在这棵树中进行检索。
但是如何来判断一个敏感词已经结束了呢？利用标识位来判断。
所以对于这个关键是如何来构建一棵棵这样的敏感词树。下面我已Java中的HashMap为例来实现DFA算法。具体过程如下：
日本人，日本鬼子为例
1、在hashMap中查询“日”看其是否在hashMap中存在，如果不存在，则证明已“日”开头的敏感词还不存在，则我们直接构建这样的一棵树。跳至3。
2、如果在hashMap中查找到了，表明存在以“日”开头的敏感词，设置hashMap = hashMap.get("日")，跳至1，依次匹配“本”、“人”。
3、判断该字是否为该词中的最后一个字。若是表示敏感词结束，设置标志位isEnd = 1，否则设置标志位isEnd = 0；
运行得到的hashMap结构如下：
{五={星={红={isEnd=0, 旗={isEnd=1}}, isEnd=0}, isEnd=0}, 中={isEnd=0, 国={isEnd=0, 人={isEnd=1}, 男={isEnd=0, 人={isEnd=1}}}}}敏感词库我们一个简单的方法给实现了，那么如何实现检索呢？检索过程无非就是hashMap的get实现，找到就证明该词为敏感词，否则不为敏感词。过程如下：假如我们匹配“中国人民万岁”。
1、第一个字“中”，我们在hashMap中可以找到。得到一个新的map = hashMap.get("")。
2、如果map == null，则不是敏感词。否则跳至3
3、获取map中的isEnd，通过isEnd是否等于1来判断该词是否为最后一个。如果isEnd == 1表示该词为敏感词，否则跳至1。
通过这个步骤我们可以判断“中国人民”为敏感词，但是如果我们输入“中国女人”则不是敏感词了。
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* Created by 67534 on 2019/3/29.
*/
public class SensitivewordFilter {
private Map sensitiveWordMap = null;
public static int minMatchTYpe = 1; //最小匹配规则
public static int maxMatchType = 2; //最大匹配规则
/**
* 构造函数，初始化敏感词库
*/
public SensitivewordFilter(Set<String> keyWords){
sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord(keyWords);
}
/**
* 判断文字是否包含敏感字符
* @param txt 文字
* @param matchType 匹配规则 1：最小匹配规则，2：最大匹配规则
* @return 若包含返回true，否则返回false
* @version 1.0
*/
public boolean isContaintSensitiveWord(String txt,int matchType){
boolean flag = false;
for(int i = 0 ; i < txt.length() ; i++){
int matchFlag = this.CheckSensitiveWord(txt, i, matchType); //判断是否包含敏感字符
if(matchFlag > 0){ //大于0存在，返回true
flag = true;
}
}
return flag;
}
/**
* 替换敏感字字符
* @param txt
* @param matchType
* @param replaceChar 替换字符，默认*
*/
public String replaceSensitiveWord(String txt,int matchType,String replaceChar){
String resultTxt = txt;
Set<String> set = getSensitiveWord(txt, matchType); //获取所有的敏感词
Iterator<String> iterator = set.iterator();
String word = null;
String replaceString = null;
while (iterator.hasNext()) {
word = iterator.next();
replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length());
resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString);
}
return resultTxt;
}
/**
* 获取替换字符串
* @param replaceChar
* @param length
* @return
*/
private String getReplaceChars(String replaceChar,int length){
String resultReplace = replaceChar;
for(int i = 1 ; i < length ; i++){
resultReplace += replaceChar;
}
return resultReplace;
}
/**
* 获取文字中的敏感词
* @param txt 文字
* @param matchType 匹配规则 1：最小匹配规则，2：最大匹配规则
* @return
* @version 1.0
*/
public Set<String> getSensitiveWord(String txt , int matchType){
Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>();
for(int i = 0 ; i < txt.length() ; i++){
int length = CheckSensitiveWord(txt, i, matchType); //判断是否包含敏感字符
if(length > 0){ //存在,加入list中
sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i+length));
i = i + length - 1; //减1的原因，是因为for会自增
}
}
return sensitiveWordList;
}
/**
* 检查文字中是否包含敏感字符，检查规则如下：
* @param txt
* @param beginIndex
* @param matchType
* @return，如果存在，则返回敏感词字符的长度，不存在返回0
*/
@SuppressWarnings({ "rawtypes"})
public int CheckSensitiveWord(String txt,int beginIndex,int matchType){
boolean flag = false; //敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
int matchFlag = 0; //匹配标识数默认为0
char word = 0;
Map nowMap = sensitiveWordMap;
for(int i = beginIndex; i < txt.length() ; i++){
word = txt.charAt(i);
nowMap = (Map) nowMap.get(word); //获取指定key
if(nowMap != null){ //存在，则判断是否为最后一个
matchFlag++; //找到相应key，匹配标识+1
if("1".equals(nowMap.get("isEnd"))){ //如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
flag = true; //结束标志位为true
if(SensitivewordFilter.minMatchTYpe == matchType){ //最小规则，直接返回,最大规则还需继续查找
break;
}
}
}
else{ //不存在，直接返回
break;
}
}
if(matchFlag < 2 || !flag){ //长度必须大于1，为词
matchFlag = 0;
}
return matchFlag;
}
public static void main(String[] args) {
long beginTime = System.currentTimeMillis();
Set<String> set1 = new HashSet<String>();
set1.add("五星红旗");
set1.add("中国人");
set1.add("中国男人");
SensitivewordFilter filter = new SensitivewordFilter(set1);
String string = "中国女人中国男人";
System.out.println("待检测语句字数：" + string.length());
Set<String> set = filter.getSensitiveWord(string, 1);
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("语句中包含敏感词的个数为：" + set.size() + "。包含：" + set);
System.out.println("总共消耗时间为：" + (endTime - beginTime)+"毫秒");
String resultTxt = filter.replaceSensitiveWord(string,1,"*");
System.out.println("替换敏感词后的结果："+resultTxt);
}
}
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* Created by 67534 on 2019/3/29.
*/
public class SensitiveWordInit {
public HashMap sensitiveWordMap;
public SensitiveWordInit(){
super();
}
public Map initKeyWord(Set<String> keyWordSet){
try {
//将敏感词库加入到HashMap中
addSensitiveWordToHashMap(keyWordSet);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return sensitiveWordMap;
}
/**
* 读取敏感词库，将敏感词放入HashSet中，构建一个DFA算法模型：<br>
* 中 = {
* isEnd = 0
* 国 = {<br>
* isEnd = 1
* 人 = {isEnd = 0
* 民 = {isEnd = 1}
* }
* 男 = {
* isEnd = 0
* 人 = {
* isEnd = 1
* }
* }
* }
* }
* 五 = {
* isEnd = 0
* 星 = {
* isEnd = 0
* 红 = {
* isEnd = 0
* 旗 = {
* isEnd = 1
* }
* }
* }
* }
* @param keyWordSet 敏感词库
*
*/
@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet) {
sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size()); //初始化敏感词容器，减少扩容操作
String key = null;
Map nowMap = null;
Map<String, String> newWorMap = null;
//迭代keyWordSet
Iterator<String> iterator = keyWordSet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
key = iterator.next(); //关键字
nowMap = sensitiveWordMap;
for(int i = 0 ; i < key.length() ; i++){
char keyChar = key.charAt(i); //转换成char型
Object wordMap = nowMap.get(keyChar); //获取
if(wordMap != null){ //如果存在该key，直接赋值
nowMap = (Map) wordMap;
}
else{ //不存在则，则构建一个map，同时将isEnd设置为0，因为他不是最后一个
newWorMap = new HashMap<String,String>();
newWorMap.put("isEnd", "0"); //不是最后一个
nowMap.put(keyChar, newWorMap);
nowMap = newWorMap;
}
if(i == key.length() - 1){
nowMap.put("isEnd", "1"); //最后一个
}
}
}
}
}
sensitiveWordMap中key是Character类型，value是HashMap。然后value的HashMap中还是这种<Character，HashMap>类型的。