demo目录结构：
文档内容格式：
直接上代码(检索敏感词算法是从网上搜集参考的，有想法的可以搜索DFA算法研究下)：
SensitiveFilterService.java
package com.example.sensitivedemo.test;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2019/7/30
* @Description :
**/
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//敏感词过滤器：利用DFA算法 进行敏感词过滤
@SuppressWarnings(“rawtypes”)
public class SensitiveFilterService {
private Map sensitiveWordMap = null;
// 最小匹配规则
public static int minMatchTYpe = 1;
// 最大匹配规则
public static int maxMatchType = 2;
// 单例
private static SensitiveFilterService instance = null;
// 构造函数，初始化敏感词库
private SensitiveFilterService() {
sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord();
}
// 获取单例
public static SensitiveFilterService getInstance() {
if (null == instance) {
instance = new SensitiveFilterService();
}
return instance;
}
// 获取文字中的敏感词
public SetgetSensitiveWord(String txt, int matchType) {
SetsensitiveWordList = new HashSet();
for (int i = 0; i < txt.length(); i++) {
// 判断是否包含敏感字符
int length = CheckSensitiveWord(txt, i, matchType);
// 存在,加入list中
if (length > 0) {
sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
// 减1的原因，是因为for会自增
i = i + length – 1;
}
}
return sensitiveWordList;
}
// 替换敏感字字符
public String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType,
String replaceChar) {
String resultTxt = txt;
// 获取所有的敏感词
Setset = getSensitiveWord(txt, matchType);
Iteratoriterator = 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;
}
/**
* 获取替换字符串
*
* @param replaceChar
* @param length
* @return
*/
private String getReplaceChars(String replaceChar, int length) {
String resultReplace = replaceChar;
for (int i = 1; i < length; i++) {
resultReplace += replaceChar;
}
return resultReplace;
}
/**
* 检查文字中是否包含敏感字符，检查规则如下：
* 如果存在，则返回敏感词字符的长度，不存在返回0
*
* @param txt
* @param beginIndex
* @param matchType
* @return
*/
public int CheckSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType) {
// 敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
boolean flag = false;
// 匹配标识数默认为0
int matchFlag = 0;
Map nowMap = sensitiveWordMap;
for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) {
char word = txt.charAt(i);
// 获取指定key
nowMap = (Map) nowMap.get(word);
// 存在，则判断是否为最后一个
if (nowMap != null) {
// 找到相应key，匹配标识+1
matchFlag++;
// 如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
if (“1”.equals(nowMap.get(“isEnd”))) {
// 结束标志位为true
flag = true;
// 最小规则，直接返回,最大规则还需继续查找
if (SensitiveFilterService.minMatchTYpe == matchType) {
break;
}
}
}
// 不存在，直接返回
else {
break;
}
}
if (matchFlag < 2 && !flag) { // 长度必须大于等于1，为词
matchFlag = 0;
}
return matchFlag;
}
}
SensitiveWordInit.java
package com.example.sensitivedemo.test;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2019/7/30
* @Description :
**/
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
//屏蔽敏感词初始化
@SuppressWarnings({ “rawtypes”, “unchecked” })
public class SensitiveWordInit {
// 字符编码
private String ENCODING = “UTF-8”;
// 初始化敏感字库
public Map initKeyWord() {
// 读取敏感词库 ,存入Set中
SetwordSet = readSensitiveWordFile();
// 将敏感词库加入到HashMap中//确定有穷自动机DFA
return addSensitiveWordToHashMap(wordSet);
}
/**
* 读取敏感词库，将敏感词放入HashSet中，构建一个DFA算法模型：
* 中 = {
* isEnd = 0
* 国 = {
* isEnd = 1
* 人 = {isEnd = 0
* 民 = {isEnd = 1}
* }
* 男 = {
* isEnd = 0
* 人 = {
* isEnd = 1
* }
* }
* }
* }
* 五 = {
* isEnd = 0
* 星 = {
* isEnd = 0
* 红 = {
* isEnd = 0
* 旗 = {
* isEnd = 1
* }
* }
* }
* }
* @author 孙创 感谢作者
* @date 2017年2月15日 下午3:20:20
* @param keyWordSet 敏感词库
*/
// 读取敏感词库 ,存入HashMap中
private SetreadSensitiveWordFile() {
SetwordSet = null;
// app为项目地址
/*
* String app = System.getProperty(“user.dir”); System.out.println(app);
* URL resource = Thread.currentThread().getContextClassLoader()
* .getResource(“/”); String path = resource.getPath().substring(1);
* System.out.println(path); File file = new File(path +
* “censorwords.txt”);
*/
//敏感词库
File file = new File(
“E:\\sensitivedemo\\src\\main\\resources\\static\\censorwords.txt”);
try {
// 读取文件输入流
InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(
file), ENCODING);
// 文件是否是文件 和 是否存在
if (file.isFile() && file.exists()) {
wordSet = new HashSet();
// StringBuffer sb = new StringBuffer();
// BufferedReader是包装类，先把字符读到缓存里，到缓存满了，再读入内存，提高了读的效率。
BufferedReader br = new BufferedReader(read);
String txt = null;
// 读取文件，将文件内容放入到set中
while ((txt = br.readLine()) != null) {
wordSet.add(txt);
}
br.close();
/*
* String str = sb.toString(); String[] ss = str.split(“，”); for
* (String s : ss) { wordSet.add(s); }
*/
}
// 关闭文件流
read.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return wordSet;
}
// 将HashSet中的敏感词,存入HashMap中
private Map addSensitiveWordToHashMap(SetwordSet) {
// 初始化敏感词容器，减少扩容操作
Map wordMap = new HashMap(wordSet.size());
for (String word : wordSet) {
Map nowMap = wordMap;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
// 转换成char型
char keyChar = word.charAt(i);
// 获取
Object tempMap = nowMap.get(keyChar);
// 如果存在该key，直接赋值
if (tempMap != null) {
nowMap = (Map) tempMap;
}
// 不存在则，则构建一个map，同时将isEnd设置为0，因为他不是最后一个
else {
// 设置标志位
MapnewMap = new HashMap();
newMap.put(“isEnd”, “0”);
// 添加到集合
nowMap.put(keyChar, newMap);
nowMap = newMap;
}
// 最后一个
if (i == word.length() – 1) {
nowMap.put(“isEnd”, “1”);
}
}
}
return wordMap;
}
}
测试 Main.java：
package com.example.sensitivedemo.test;
/**
* @Author : JCccc
* @CreateTime : 2019/7/30
* @Description :
**/
public class Main {
public static void main(String[] args) {
//需要屏蔽哪些字就在censorword.txt文档内添加即可
SensitiveFilterService filter = SensitiveFilterService.getInstance();
String txt = “xx需要进行检测的字符串xxx”;
//如果需要过滤则用“”替换
//如果需要屏蔽，则用“*”替换
String hou = filter.replaceSensitiveWord(txt, 1, “*”);
System.out.println(“替换前的文字为：” + txt);
System.out.println(“替换后的文字为：” + hou);
}
}
到此