旧的算法是简单对每一个脏字调用一遍 string.replace,当然是用了StringBuilder。https://www.jb51.net/article/20575.htm。在我这里测试的时候,RegEx要快一倍左右。但是还是不太满意,应为我们网站上脏字过滤用的相当多,经过一番思考后,自己做了一个算法。在自己的机器上测试了一下,使用原文中的脏字库,0x19c的字符串长度,1000次循环,文本查找耗时1933.47ms,RegEx用了1216.719ms,而我的算法只用了34.125ms.
算法的关键,还是使用空间来换时间,使用了2个全局的BitArray, 长度均为Char.MaxValue。其中一个BitArray用来判断是否有某个char开头的脏字,另一个BitArray用来判断所有脏字中是否包含某个char。经过这两个BitArray,可以做出快速判断,之后就使用Hash Code来判断完整的脏字,通过预先获取的最大脏字长度优化遍历过程。
需要的变量如下:
复制代码 代码如下:
private Dictionary<string, object> hash = new Dictionary<string, object>();
private BitArray firstCharCheck = new BitArray(char.MaxValue);
private BitArray allCharCheck = new BitArray(char.MaxValue);
private int maxLength = 0;
其中hash只使用到了key,value都置为null。也可以使用.NET 3.5中的HashSet,或者使用Dictionary<string, int>,记录脏字的出现次数。
初始化这些数据的方法如下:
复制代码 代码如下:
foreach (string word in badwords)
{
if (!hash.ContainsKey(word))
{
hash.Add(word, null);
maxlength = Math.Max(maxlength, word.Length);
firstCharCheck[word[0]] = true;
foreach (char c in word)
{
allCharCheck[c] = true;
}
}
}
判断脏字是否出现在一个字符串中的代码如下:
复制代码 代码如下:
int index = 0;
int offset = 0;
while (index < text.Length)
{
if (!firstCharCheck[text[index]])
{
while (index < text.Length - 1 && !firstCharCheck[text[++index]]) ;
}
for (int j = 1; j <= Math.Min(maxlength, text.Length - index); j++)
{
if (!allCharCheck[text[index + j - 1]])
{
break;
}
string sub = text.Substring(index, j);
if (hash.ContainsKey(sub))
{
return true;
}
}
index++;
}
return false;
替换的代码就不贴了,跟判断包含类似,只不过不能发现一个脏字后就退出循环。如果出现脏字的可能不是很高,就没有必要创建一个临时的StringBuilder。
进一步,可以通过借鉴.NET源码中string.GetHashCode()的实现,避免一次Substring的调用,提高性能。也可以设计递进的HashCode实现,比如"helloworld"可以用"helloworl"的hash进一步计算,优化效率。
另外,也可以抛弃Hash,改用排序过的string[],用BinarySearch来判断sub是否为脏字。BinarySearch的结果是可以递进的,即可以用查找"helloworl"的结果来加速判断"helloworld"。 (已测试,700个脏字,BinarySearch的效率有时会低很多。)
最后发一点牢骚,当初最早发的时候(https://www.jb51.net/article/20576.htm),仅仅是为了说明下自己的算法,具体的代码甚至还有一点错误。两个事情让我觉得心里不很爽,一个是被乱七八糟的无数网站转载而不说明出处,导致我后来的改进和错误修正达不到效果,二是一些人都愿意看到最终的代码,而不是理解我想要表达的最核心的设计,然后自己去考虑实现。
算法的关键,还是使用空间来换时间,使用了2个全局的BitArray, 长度均为Char.MaxValue。其中一个BitArray用来判断是否有某个char开头的脏字,另一个BitArray用来判断所有脏字中是否包含某个char。经过这两个BitArray,可以做出快速判断,之后就使用Hash Code来判断完整的脏字,通过预先获取的最大脏字长度优化遍历过程。
需要的变量如下:
复制代码 代码如下:
private Dictionary<string, object> hash = new Dictionary<string, object>();
private BitArray firstCharCheck = new BitArray(char.MaxValue);
private BitArray allCharCheck = new BitArray(char.MaxValue);
private int maxLength = 0;
其中hash只使用到了key,value都置为null。也可以使用.NET 3.5中的HashSet,或者使用Dictionary<string, int>,记录脏字的出现次数。
初始化这些数据的方法如下:
复制代码 代码如下:
foreach (string word in badwords)
{
if (!hash.ContainsKey(word))
{
hash.Add(word, null);
maxlength = Math.Max(maxlength, word.Length);
firstCharCheck[word[0]] = true;
foreach (char c in word)
{
allCharCheck[c] = true;
}
}
}
判断脏字是否出现在一个字符串中的代码如下:
复制代码 代码如下:
int index = 0;
int offset = 0;
while (index < text.Length)
{
if (!firstCharCheck[text[index]])
{
while (index < text.Length - 1 && !firstCharCheck[text[++index]]) ;
}
for (int j = 1; j <= Math.Min(maxlength, text.Length - index); j++)
{
if (!allCharCheck[text[index + j - 1]])
{
break;
}
string sub = text.Substring(index, j);
if (hash.ContainsKey(sub))
{
return true;
}
}
index++;
}
return false;
替换的代码就不贴了,跟判断包含类似,只不过不能发现一个脏字后就退出循环。如果出现脏字的可能不是很高,就没有必要创建一个临时的StringBuilder。
进一步,可以通过借鉴.NET源码中string.GetHashCode()的实现,避免一次Substring的调用,提高性能。也可以设计递进的HashCode实现,比如"helloworld"可以用"helloworl"的hash进一步计算,优化效率。
另外,也可以抛弃Hash,改用排序过的string[],用BinarySearch来判断sub是否为脏字。BinarySearch的结果是可以递进的,即可以用查找"helloworl"的结果来加速判断"helloworld"。 (已测试,700个脏字,BinarySearch的效率有时会低很多。)
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更新日志
2024年11月29日
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