一、简介
在文本处理中,常常需要在一段文本里查找多个关键字是否存在,例如敏感词过滤、关键词匹配等场景。Hutool - DFA 模块基于确定性有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)模型,为我们提供了高效的多关键字查找功能。DFA 模型是一种状态机,它通过预先构建一个状态转移表,能够在一次遍历文本的过程中,快速判断是否存在多个关键字,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是文本的长度,这使得它在处理大规模文本和大量关键字时具有很高的效率。
二、引入依赖
若使用 Maven 项目,在 pom.xml
中添加以下依赖:
<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.16</version>
</dependency>
如果是 Gradle 项目,在 build.gradle
中添加:
implementation 'cn.hutool:hutool-all:5.8.16'
三、基本使用步骤
1. 创建 DFA 匹配器
import cn.hutool.dfa.FoundWord;
import cn.hutool.dfa.WordTree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class DFAExample {public static void main(String[] args) {// 创建 WordTree 对象,用于构建 DFA 模型WordTree wordTree = new WordTree();// 添加关键字List<String> keywords = new ArrayList<>();keywords.add("苹果");keywords.add("香蕉");keywords.add("葡萄");wordTree.addWords(keywords);}
}
在上述代码中,首先创建了一个 WordTree
对象,它是 Hutool - DFA 中用于构建 DFA 模型的核心类。然后,创建一个包含多个关键字的列表,并使用 addWords
方法将这些关键字添加到 WordTree
中,从而完成 DFA 模型的构建。
2. 进行关键字查找
import cn.hutool.dfa.FoundWord;
import cn.hutool.dfa.WordTree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class DFAExample {public static void main(String[] args) {// 创建 WordTree 对象,用于构建 DFA 模型WordTree wordTree = new WordTree();// 添加关键字List<String> keywords = new ArrayList<>();keywords.add("苹果");keywords.add("香蕉");keywords.add("葡萄");wordTree.addWords(keywords);// 待查找的文本String text = "我喜欢吃苹果和香蕉。";// 查找文本中包含的关键字List<FoundWord> foundWords = wordTree.matchAll(text);for (FoundWord foundWord : foundWords) {System.out.println("找到关键字:" + foundWord.getWord() + ",起始位置:" + foundWord.getStartIndex() + ",结束位置:" + foundWord.getEndIndex());}}
}
在这个代码片段中,定义了一段待查找的文本,然后使用 matchAll
方法在文本中查找之前添加的关键字。matchAll
方法会返回一个 FoundWord
对象的列表,每个 FoundWord
对象包含了找到的关键字、关键字在文本中的起始位置和结束位置。通过遍历这个列表,我们可以输出找到的关键字及其位置信息。
四、高级用法
1. 忽略大小写匹配
import cn.hutool.dfa.FoundWord;
import cn.hutool.dfa.WordTree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class CaseInsensitiveDFAExample {public static void main(String[] args) {WordTree wordTree = new WordTree();List<String> keywords = new ArrayList<>();keywords.add("Apple");wordTree.addWords(keywords);String text = "I like apple.";// 忽略大小写进行匹配List<FoundWord> foundWords = wordTree.matchAll(text, true);for (FoundWord foundWord : foundWords) {System.out.println("找到关键字:" + foundWord.getWord() + ",起始位置:" + foundWord.getStartIndex() + ",结束位置:" + foundWord.getEndIndex());}}
}
在 matchAll
方法中,第二个参数设置为 true
表示忽略大小写进行匹配。这样,即使文本中的关键字大小写与添加的关键字不一致,也能被正确匹配。
2. 最长匹配原则
import cn.hutool.dfa.FoundWord;
import cn.hutool.dfa.WordTree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class LongestMatchDFAExample {public static void main(String[] args) {WordTree wordTree = new WordTree();List<String> keywords = new ArrayList<>();keywords.add("苹果");keywords.add("红苹果");wordTree.addWords(keywords);String text = "我喜欢吃红苹果。";// 开启最长匹配List<FoundWord> foundWords = wordTree.matchAll(text, false, true);for (FoundWord foundWord : foundWords) {System.out.println("找到关键字:" + foundWord.getWord() + ",起始位置:" + foundWord.getStartIndex() + ",结束位置:" + foundWord.getEndIndex());}}
}
在 matchAll
方法中,第三个参数设置为 true
表示使用最长匹配原则。在上述示例中,文本中包含“红苹果”,由于开启了最长匹配,只会匹配到“红苹果”,而不会匹配到“苹果”。
五、注意事项
- 关键字添加顺序:关键字的添加顺序不影响匹配结果,因为 DFA 模型是基于状态转移的,所有关键字会被统一构建到状态转移表中。
- 性能考虑:DFA 模型在处理大规模文本和大量关键字时具有较高的性能,但在构建 DFA 模型时,需要消耗一定的内存和时间。因此,在实际应用中,应根据具体情况合理管理关键字的数量。
- 字符编码:确保文本和关键字使用相同的字符编码,避免因编码问题导致匹配失败。
通过使用 Hutool - DFA,开发者可以方便地实现高效的多关键字查找功能,无论是敏感词过滤、信息检索还是其他文本处理场景,都能轻松应对。