为什么要学习这个算法
我们公司一直都有的一个敏感词检测服务,前一段时间遇到了瓶颈,因为词库太多了导致会有一些速度过慢,而且一个正则表达式已经放不下了,需要进行拆分正则才可以。
正好我以前看过有关 dfa
的介绍,但是并没有深入的进行研究,所以就趁着周末好好的了解一下这个东西。跟 php
的正则进行一下对比,看看速度如何,如果表现较好,说不定还能用得上。
什么是 dfa
通过百度可以知道 dfa
是 确定有穷自动机
的缩写。
应该还会见到类似下面图的说明
原谅我实在一些,我这人数学不好不说,貌似看图能力也不行,这个图恕我直言我没看懂。所以关于精准的解释,请大家去百度或者 google 自行查阅了。
我的理解
说明之前,我们先看看做检测需要准备的东西
- 一个组织好的关键词树
- 待检测的字符串
什么是组织好的关键词树
我们一批需要检测词库,比如下面这些
日本人,日本鬼子,日本人傻,破解*版
先做个解释,前三个大家都能看懂,那么 *
是什么,这个是我定义的通配符,代表着 *
可以是 0 - n 个占位符用来替代在关键词中间插入混淆字符。至于可以替换几个我们可以在代码中进行定义,需要注意 n 越大,速度就会越慢。
说明完了,来看看构造好的树是什么一样的,应该是跟下图差不多的。
为什么要手动画一个,因为需要对比,我的理解跟程序是否一致,如果不一致,就要找出程序是不是写的不对了。那么我们来看看程序生成的是啥样的。
程序生成的跟图片一致,到这里还都是正确的。
待检测的字符串
这个就很容易理解了,就是我们需要检测的字符串。
为什么要组织好那样的一棵树(算法思路)
这块需要先说一个概念
它是是通过event和当前的state得到下一个state,即event+state=nextstate
这句话,或者类似的话你会在绝大多数的解释文章里面看到。而我的理解就是,一个字符一个字符的检测,如果检测的字符在我们的树种,就进入命中的树,看下一个字在不在树里面,如果持续的命中就持续进入,最后完全命中了,也就是那个字的子树只有一个元素,并且元素的键是 end (这里是在我们的这个例子中,看图就明白了)。就是完全命中了关键词,就可以记录命中,或者准备替换了。
这里说一个可以优化的点,看我们的例子有两个词 日本人,日本鬼子
这两个,如果为了快,完全可以去掉第二个词,质保流一个就行了,这样当检测到 end 就可以直接屏蔽或者记录了,而在我们的例子中,还需要判断元素数量,不是 1 的情况下还得继续深入,看看是不是命中了长尾。
这样的长尾检测会引发一个问题,那就是 回滚
,当我们命中了前置的词,后续的没有命中的时候就得记录并且回滚,这个回滚的长度是是多少呢?其实不仅仅是没有命中长尾的回滚,还有一个 回滚
操作,就是检测率几个字之后就没命中率额,就得回顾,这个回滚的长度是,已检测字符长度 - 1
的长度 。那么没有命中长尾的长度我们就知道了,已检测字符长度 - 上次命中的长度
就可以了。
下面我们来看看代码实现。
1 | 复制代码// 通配符的数量 |
1 | 复制代码// 遍历str |
下面这个就是匹配加测试了,目前我能想到的都测试通过了,如果有问题,可以回复我。
结论
目前来看,效率是比正则要好一些,命中的情况下速度差不多,没命中的情况下表现要优于正则。
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