【面试被虐】说说游戏中的敏感词过滤是如何实现的？

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小秋今天去面试了，面试官问了一个与敏感词过滤算法相关的问题，然而小秋对敏感词过滤算法一点也没据说过。因而，有了下下事情的发生.....

面试官开怼

面试官：玩过王者荣耀吧？了解过敏感词过滤吗？，例如在游戏里，若是咱们发送“你在干吗？麻痹演员啊你？”，因为“麻痹”是一个敏感词，因此当你把聊天发出来以后，咱们会用“**”来表明“麻痹”此次词，因此发送出来的聊天会变成这样：“你在干吗？**演员啊你？”。

小秋：据说过啊，在各大社区也常常看到，例如评论一个问题等，一些粗话常常被过滤掉了。

面试官：嗯，若是我给你一段文字，以及给你一些须要过滤的敏感词，你会怎么来实现这个敏感词过滤的算法呢？例如我给你一段字符串“abcdefghi",以及三个敏感词"de", "bca", "bcf"。

小秋：（敏感词过来算法？？不就是字符串匹配吗？）我能够经过字符串匹配算法，例如在字符串”abcdefghi"在查找是否存在字串“de"，若是找到了就把”de“用""代替。经过三次匹配以后，接变成这样了：“abc fghi"。

面试官：能够说说你采用哪一种字符串匹配算法吗？

小秋：最简单的方法就是采用两个for循环保留求解了，不过每次匹配的都时间复杂度为O(n*m)，我能够采用 KMP 字符串匹配算法，这样时间复杂度是 O(m+n)。

n 表示字符串的长度，m 表示每一个敏感词的长度。

面试官：这是一个方法，对于敏感词过滤，你还有其余方法吗？

小秋：（其余方法？说实话，我也以为不是采用这种 KMP 算法来匹配的了，但是，以前也没去了解过敏感词，这下要凉）对敏感词过来以前也没了解过，暂时没想到其余方法。

trie 树

面试官：了解过 trie 树吗？

小秋：（嘿嘿，数据结构这方法，我得争气点）了解过，我还用代码实现过。

面试官：能够说说它的特色吗？

小秋：trie 树也称为字典树、单词查找树，最大的特色就是共享字符串的公共前缀来达到节省空间的目的了。例如，字符串 "abc"和"abd"构成的 trie 树以下：

trie 树的根节点不存任何数据，每整个个分支表明一个完整的字符串。像 abc 和 abd 有公共前缀 ab，因此咱们能够共享节点 ab。若是再插入 abf，则变成这样：

若是我再插入 bc，则是这样（bc 和其余三个字符串没有公共前缀）

。

面试官：那若是再插入 "ab" 这个字符串呢？

小秋：差点说了，每一个分支的内部可能也含有完整的字符串，因此咱们能够对于那些是某个字符串结尾的节点作一个标记，例如 abc, abd,abf 都包含了字符串 ab,因此咱们能够在节点 b 这里作一个标记。以下（我用红色做为标记）：

面试官：能够说说 trie 树有哪些应用吗？

小秋：trie 最大的特色就是利用了字符串的公共前缀，像咱们有时候在百度、谷歌输入某个关键字的时候，它会给咱们列举出不少相关的信息

这种就是经过 trie 树来实现的。

小秋：（嗯？ trie 又称为单词查找树，好像能够用 trie 来实现刚才的敏感词匹配？面试官平白无故提 trie 树难作别有用意？）

面试官：刚才的敏感词过滤，其实也能够采用 trie 来实现，你知道怎么实现吗？

trie 树来实现敏感词过滤

小秋：（果真，面试官真是个好人啊，直接提示了，要是还不知道怎么实现，那不真凉？）我想一想........我知道了，我能够这样来实现：

先把你给个人三个敏感词："de", "bca", "bcf" 创建一颗 trie 树，以下：

接着咱们能够采用三个指针来遍历，我直接用上面你给你例子来演示吧。

一、首先指针 p1 指向 root，指针 p2 和 p3 指向字符串第一个字符

二、而后从字符串的 a 开始，检测有没有以 a 做为前缀的敏感词，直接判断 p1 的孩子节点中是否有 a 这个节点就能够了，显然这里没有。接着把指针 p2 和 p3 向右移动一格。

三、而后从字符串 b 开始查找，看看是否有以 b 做为前缀的字符串，p1 的孩子节点中有 b，这时，咱们把 p1 指向节点 b，p2 向右移动一格，不过，p3不动。

四、判断 p1 的孩子节点中是否存在 p2 指向的字符c，显然有。咱们把 p1 指向节点 c，p2 向右移动一格，p3不动。

五、判断 p1 的孩子节点中是否存在 p2 指向的字符d，这里没有。这意味着，不存在以字符b做为前缀的敏感词。这时咱们把p2和p3都移向字符c，p1 仍是还原到最开始指向 root。

六、和前面的步骤同样，判断有没以 c 做为前缀的字符串，显然这里没有，因此把 p2 和 p3 移到字符 d。

七、而后从字符串 d 开始查找，看看是否有以 d 做为前缀的字符串，p1 的孩子节点中有 d，这时，咱们把 p1 指向节点 b，p2 向右移动一格，不过，p3和刚才同样不动。（看到这里，我猜你已经懂了）

八、判断 p1 的孩子节点中是否存在 p2 指向的字符e，显然有。咱们把 p1 指向节点 e，而且，这里e是最后一个节点了，查找结束，因此存在敏感词de，即 p3 和 p2 这个区间指向的就是敏感词了，把 p2 和 p3 指向的区间那些字符替换成 *。而且把 p2 和 p3 移向字符 f。以下：

九、接着仍是重复一样的步骤，知道 p3 指向最后一个字符。

复杂度分析

面试官：能够说说时间复杂度吗？

小秋：若是敏感词的长度为 m，则每一个敏感词的查找时间复杂度是 O(m)，字符串的长度为 n，咱们须要遍历 n 遍，因此敏感词查找这个过程的时间复杂度是 O(n * m)。若是有 t 个敏感词的话，构建 trie 树的时间复杂度是 O(t * m)。

这里我说明一下，在实际的应用中，构建 trie 树的时间复杂度我以为能够忽略，由于 trie 树咱们能够在一开始就构建了，之后能够无数次重复利用的了。而刚才的 kmp 算法时间复杂度是 t *(m+n)，不过kmp须要维护 next 数组比较费空间，并且在实际状况中,敏感词的数量 t 是比较大，而 n 反而比较小的吧。

十、若是让你来 构建 trie 树，你会用什么数据结构来实现？

小秋：我通常使用 Java，我会采用 HashMap 来实现，由于一个节点的字节点个数未知，采用 HashMap 能够动态拓展，并且能够在 O(1) 复杂度内判断某个子节点是否存在。

面试官：嗯，回去等通知吧。

总结

今天主要将了 trie 树以及 trie 树的一些应用，还要就是如何经过 trie 树来实现敏感词的过滤，至于代码的实现，我这里就不给出了，在实现的时候，为了防止这种”麻 痹"或者“麻￥痹”等，咱们也要对特殊字符进行过滤等，有兴趣的能够去实现一波。

今天也是第一次尝试采用这种对话的方式来写文章，可能写的没有日常的好，不过我会慢慢改进，但愿你们多多支持。

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