敏感詞彙過濾（單例）

1. 調用過濾方法

SensitivewordFilter filter =   SensitivewordFilter.getInstance();
text = filter.replaceSensitiveWord(text, 1,"*");

2.SensitivewordFilter 類

public class SensitivewordFilter {
    private Map sensitiveWordMap = null;
    public static int minMatchTYpe = 1;      //最小匹配規則
    public static int maxMatchType = 2;      //最大匹配規則

    private  Set<String> filters=null;

    private  SensitivewordFilter(){
        SensitiveFilterBo sensitiveFilterBo =   SpringContextUtils.getBean(SensitiveFilterBo.beanName,SensitiveFilterBo.class);
        if(null!=sensitiveFilterBo){
            List<String> filterList =sensitiveFilterBo.queryString();
            this.filters = new HashSet(filterList);
            this.sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord(this.filters);
        }
    }

    private static SensitivewordFilter instance =   new SensitivewordFilter();

    public static   SensitivewordFilter getInstance(){
        return  instance;
    }



    /**
     * 判斷文字是否包含敏感字符
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午4:28:30
     * @param txt  文字
     * @param matchType  匹配規則&nbsp;1：最小匹配規則，2：最大匹配規則
     * @return 若包含返回true，否則返回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); //判斷是否包含敏感字符
            if(matchFlag > 0){    //大於0存在，返回true
                flag = true;
            }
        }
        return flag;
    }

    /**
     * 獲取文字中的敏感詞
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午5:10:52
     * @param txt 文字
     * @param matchType 匹配規則&nbsp;1：最小匹配規則，2：最大匹配規則
     * @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);    //判斷是否包含敏感字符
            if(length > 0){    //存在,加入list中
                sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i+length));
                i = i + length - 1;    //減1的原因，是因爲for會自增
            }
        }

        return sensitiveWordList;
    }

    /**
     * 替換敏感字字符
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午5:12:07
     * @param txt
     * @param matchType
     * @param replaceChar 替換字符，默認*
     * @version 1.0
     */
    public String replaceSensitiveWord(String txt,int matchType,String replaceChar){
        String resultTxt = txt;
        Set<String> set = getSensitiveWord(txt, matchType);     //獲取所有的敏感詞
        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;
    }

    /**
     * 獲取替換字符串
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午5:21:19
     * @param replaceChar
     * @param length
     * @return
     * @version 1.0
     */
    private String getReplaceChars(String replaceChar,int length){
        String resultReplace = replaceChar;
        for(int i = 1 ; i < length ; i++){
            resultReplace += replaceChar;
        }

        return resultReplace;
    }

    /**
     * 檢查文字中是否包含敏感字符，檢查規則如下：<br>
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午4:31:03
     * @param txt
     * @param beginIndex
     * @param matchType
     * @return，如果存在，則返回敏感詞字符的長度，不存在返回0
     * @version 1.0
     */
    public int CheckSensitiveWord(String txt,int beginIndex,int matchType){
        boolean  flag = false;    //敏感詞結束標識位：用於敏感詞只有1位的情況
        int matchFlag = 0;     //匹配標識數默認爲0
        char word = 0;
        Map nowMap = sensitiveWordMap;
        for(int i = beginIndex; i < txt.length() ; i++){
            word = txt.charAt(i);
            nowMap = (Map) nowMap.get(word);     //獲取指定key
            if(nowMap != null){     //存在，則判斷是否爲最後一個
                matchFlag++;     //找到相應key，匹配標識+1
                if("1".equals(nowMap.get("isEnd"))){       //如果爲最後一個匹配規則,結束循環，返回匹配標識數
                    flag = true;       //結束標誌位爲true
                    if(SensitivewordFilter.minMatchTYpe == matchType){    //最小規則，直接返回,最大規則還需繼續查找
                        break;
                    }
                }
            }
            else{     //不存在，直接返回
                break;
            }
        }
        if(matchFlag < 2 || !flag){        //長度必須大於等於1，爲詞
            matchFlag = 0;
        }
        return matchFlag;
    }

    public static void main(String[] args) {
//        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/*.xml");
//        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"spring/applicationContext.xml"});
//        SensitiveFilterBo   sensitiveFilterBo =(SensitiveFilterBo)context.getBean("sensitiveFilterBo");
//        List<String> filters = sensitiveFilterBo.queryString();
//        Set set = new HashSet(filters);
//        SensitivewordFilter filter = new SensitivewordFilter(set);
//        System.out.println("敏感詞的數量1：" + filters.size());
//        System.out.println("敏感詞的數量2：" + filter.sensitiveWordMap.size());
//        String string = "太多123參數三級片 深人靜的晚上，關上電話靜靜的發呆着。";
//        System.out.println("待檢測語句字數：" + string.length());
//        long beginTime = System.currentTimeMillis();
//        Set<String> setResult = filter.getSensitiveWord(string, 1);
//        String strReust = filter.replaceSensitiveWord(string, 1,"*");
//        long endTime = System.currentTimeMillis();
//        System.out.println("結果： "+strReust);
//        System.out.println("語句中包含敏感詞的個數爲：" + setResult.size() + "。包含：" + setResult);
//        System.out.println("總共消耗時間爲：" + (endTime - beginTime));
    }

3.SensitiveWordInit 類

public class SensitiveWordInit {
    private String ENCODING = "GBK";    //字符編碼
    @SuppressWarnings("rawtypes")
    public HashMap sensitiveWordMap;

    public SensitiveWordInit(){
        super();
    }

    /**
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午2:28:32
     * @version 1.0
     */
    public Map initKeyWord(Set<String> filters){
        try {
            //讀取敏感詞庫
//            Set<String> keyWordSet = readSensitiveWordFile();
            //將敏感詞庫加入到HashMap中
            addSensitiveWordToHashMap(filters);
            //spring獲取application，然後application.setAttribute("sensitiveWordMap",sensitiveWordMap);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return sensitiveWordMap;
    }

    /**
     * 讀取敏感詞庫，將敏感詞放入HashSet中，構建一個DFA算法模型：<br>
     * 中 = {
     *      isEnd = 0
     *      國 = {<br>
     *          isEnd = 1
     *           人 = {isEnd = 0
     *                民 = {isEnd = 1}
     *                }
     *           男  = {
     *                isEnd = 0
     *                人 = {
     *                    isEnd = 1
     *                   }
     *             }
     *           }
     *      }
     *  五 = {
     *      isEnd = 0
     *      星 = {
     *         isEnd = 0
     *         紅 = {
     *              isEnd = 0
     *              旗 = {
     *                   isEnd = 1
     *                  }
     *              }
     *         }
     *      }
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午3:04:20
     * @param keyWordSet  敏感詞庫
     * @version 1.0
     */
    private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet) {
        sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size());     //初始化敏感詞容器，減少擴容操作
        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();    //關鍵字
            nowMap = sensitiveWordMap;
            for(int i = 0 ; i < key.length() ; i++){
                char keyChar = key.charAt(i);       //轉換成char型
                Object wordMap = nowMap.get(keyChar);       //獲取

                if(wordMap != null){        //如果存在該key，直接賦值
                    nowMap = (Map) wordMap;
                }
                else{     //不存在則，則構建一個map，同時將isEnd設置爲0，因爲他不是最後一個
                    newWorMap = new HashMap<String,String>();
                    newWorMap.put("isEnd", "0");     //不是最後一個
                    nowMap.put(keyChar, newWorMap);
                    nowMap = newWorMap;
                }

                if(i == key.length() - 1){
                    nowMap.put("isEnd", "1");    //最後一個
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 讀取敏感詞庫中的內容，將內容添加到set集合中
     * @author chenming
     * @date 2014年4月20日 下午2:31:18
     * @return
     * @version 1.0
     * @throws Exception
     */
    private Set<String> readSensitiveWordFile() throws Exception{
        Set<String> set = null;

        File file = new File("D:\\SensitiveWord.txt");    //讀取文件
        InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file),ENCODING);
        try {
            if(file.isFile() && file.exists()){      //文件流是否存在
                set = new HashSet<String>();
                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
                String txt = null;
                while((txt = bufferedReader.readLine()) != null){    //讀取文件，將文件內容放入到set中
                    set.add(txt);
                }
            }
            else{         //不存在拋出異常信息
                throw new Exception("敏感詞庫文件不存在");
            }
        } catch (Exception e) {
            throw e;
        }finally{
            read.close();     //關閉文件流
        }
        return set;
    }

sql 文件

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