该项目是一个基于AC自动机的超高精确度和性能的敏感词过滤算法。

文件准备

自己写的是ACPro，AC是常规思路构建的，DFA是最基本的算法逻辑

自己ACPro主要优化的逻辑在：内部判断end节点后不是直接下定结论，而是去探测一下，去看看end是不是最终的，比如abcde和abc，其中c和e都是end，判断到c还会去探测到e，根据层高直接替换了，同时索引也直接变成e了，

验证代码在MainTest类中：

public class TestMain {
    public static void main(String[] args) {
        DFA dfa=DFA.getInstance();
        AC ac=new AC();
        ACPro acPro=new ACPro();

        List<String> list = new ArrayList<>();
        try {
            BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader("SensitiveWordList.txt"));
            String str;
            while ((str = in.readLine()) != null) {
                list.add(str);
            }
        }catch (Exception e){
            System.out.println("----------------敏感词库加载失败------------------");
        }
        System.out.println("----------------敏感词库已加载:"+list.size()+"------------------");

        dfa.loadWord(list);
        ac.loadWord(list);
        acPro.loadWord(list);
        long start;
        long end;
        String test1="abcdefg";
        String result="";
        System.out.println(test1);
        start=System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            result=acPro.filter(test1);
        }
        end=System.nanoTime();
        System.out.print((end-start));
        System.out.println(" ACPro   "+result);
//        start=System.nanoTime();
//        result=ac.filter(test1);
//        end=System.nanoTime();
//        System.out.print((end-start));
//        System.out.println(" AC   "+result);
//        start=System.nanoTime();
//        result=acPro.filter(test1);
//        end=System.nanoTime();
//        System.out.print((end-start));
//        System.out.println(" ACPro   "+result);
}

测试思路

刚开始是三个filter依次运行打印结果和时间并且是单次执行，但是发现执行顺序对结果影响较大，第一个运行的较慢，然后又先循环10次进行预热处理，后面再依次运行发现次序差异依旧很大，分析可能是因为热点代码的问题。最终决定单个执行，for循环10万次，输出总用时，每次保证敏感词相同，三个fiter都初始化，每次调用只改变for循环执行的filter，其他全部不变。

执行结果和截图

所有词库均隔离

1. 预设过滤敏感词：babac 待匹配字符串： bababac

   耗时比：6：10：3

filter	时间 / 纳秒ns	结果	次数
DFA	6161_2600	完全匹配	10_0000
AC	10201_2600	完全匹配	10_0000
ACPro	2733_2900	完全匹配	10_0000

2.预设过滤敏感词：abcde || dem

待匹配字符串： abcdem

耗时比： 5：9：3

filter	时间 / 纳秒ns	结果	次数
DFA	5468_2700	m未被替换	10_0000
AC	8845_8000	完全匹配	10_0000
ACPro	3160_5800	完全匹配	10_0000

3.预设过滤敏感词：abcde || abc

待匹配字符串： abcde

耗时比： 4：8：3

filter	时间 / 纳秒ns	结果	次数
DFA	4250_2200	完全匹配	10_0000
AC	7947_7800	de未被替换	10_0000
ACPro	2763_5100	完全匹配	10_0000

总结

将三组实两两对比不难得出下列结论：

对于abcde|| dem这种首位嵌套的敏感词组，DFA方法只能匹配到abcde即"首"类型，而AC和ACPro均能全部判断出，并且这两种方法耗时都小于DFA，但ACPro方法明显耗时更短； 对于abcde||abc这种具有包含关系的敏感词组，AC只能识别出最短的即abc，de无法过滤，但是ACPro和DFA均能全部判断，但ACPro方法明显耗时更短：

ACPro匹配精度更高100%（可以看算法分析验证），而AC和DFA君会对特定场景局部失效；同时ACPro效率更高，性能提升2~3倍左右。 （原来本地全是static方法，较快一点，匹配两个字的敏感词速度单次运行能夸张到1000多ns）