敏感词过滤

最近需要实现对聊天里的敏感词过滤，要求比较简单，只需要对字库中存在的关键字进行匹配，所以不需要非常复杂的实现，但是需要能够快速地对一个关键字集合进行匹配。

搜了一下相关的资料，比较简单的一个算法是使用Aho-Corasick算法，以下简称AC算法。该算法的基本思想中包含了KMP算法，即利用模式串中已匹配的子串的最长后缀（同时是前缀）来跳过一些不可能的匹配位置，进而达到快速匹配的目的。

不过AC算法在匹配一个关键字集合时，比KMP要快。因为如果使用KMP在一个输入查找关键字集合中的元素，若关键字集合大小为m，那么我们需要进行m次匹配，而AC算法仅需对输入串遍历一次即可搜索出所有匹配的关键字，也就是说，算法的复杂度与关键字集合大小关系不大。

在实现了简单的AC算法后，简单的测试后发现较naive算法效率提高不少，从原来的50ms到1ms。

当然这里的过滤，只是最基本的过滤，只是根据字库进行过滤，而敏感词变化较多，要达到较高的过滤，需要比较复杂的实现。可以想到的问题是：

对于一个关键字，如果其中包含了空格等其他字符，对于我们来说，可能还是应该被过滤，但是由于不在字库中，所以不会进行过滤。可以考虑使用正则表达式，但是如果简单使用正则表达式，那么跟naive算法就一样了，有方法是将正则表达式转换为自动机，不过为了简单，可能只是实现正则表达式的一个子集。

关键字为输入字符串的一个子串，这个时候如果不做处理，可能就会误判。在上面那个简单实现中，我只是判断一下字符边界（只对英文字符起作用）来防止匹配子串的情况。

stackexchange上的一个回答提到了使用Phonic Algorithm来做过滤，不过似乎不能应用于中文。

由于AC的数据结构是Trie，所以可以考虑使用Double-Array Trie来提高查找的效率。

我是根据AC的paper实现的，里面有详细的伪代码以及算法的说明。