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asp.NET 臟字過(guò)濾算法 修改版

舊的算法是簡(jiǎn)單對(duì)每一個(gè)臟字調(diào)用一遍 string.replace,當(dāng)然是用了StringBuilder。http://www.jb51.NET/article/20575.htm。在我這里測(cè)試的時(shí)候,RegEx要快一倍左右。但是還是不太滿意,應(yīng)為我們網(wǎng)站上臟字過(guò)濾用的相當(dāng)多,經(jīng)過(guò)一番思考后,自己做了一個(gè)算法。在自己的機(jī)器上測(cè)試了一下,使用原文中的臟字庫(kù),0x19c的字符串長(zhǎng)度,1000次循環(huán),文本查找耗時(shí)1933.47ms,RegEx用了1216.719ms,而我的算法只用了34.125ms.

算法的關(guān)鍵,還是使用空間來(lái)?yè)Q時(shí)間,使用了2個(gè)全局的BitArray, 長(zhǎng)度均為Char.MaxValue。其中一個(gè)BitArray用來(lái)判斷是否有某個(gè)char開(kāi)頭的臟字,另一個(gè)BitArray用來(lái)判斷所有臟字中是否包含某個(gè)char。經(jīng)過(guò)這兩個(gè)BitArray,可以做出快速判斷,之后就使用Hash Code來(lái)判斷完整的臟字,通過(guò)預(yù)先獲取的最大臟字長(zhǎng)度優(yōu)化遍歷過(guò)程。

需要的變量如下:
復(fù)制代碼 代碼如下:
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都置為null。也可以使用.NET 3.5中的HashSet,或者使用Dictionary<string, int>,記錄臟字的出現(xiàn)次數(shù)。

初始化這些數(shù)據(jù)的方法如下:
復(fù)制代碼 代碼如下:
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;
}
}
}

判斷臟字是否出現(xiàn)在一個(gè)字符串中的代碼如下:

復(fù)制代碼 代碼如下:
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;

替換的代碼就不貼了,跟判斷包含類似,只不過(guò)不能發(fā)現(xiàn)一個(gè)臟字后就退出循環(huán)。如果出現(xiàn)臟字的可能不是很高,就沒(méi)有必要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)臨時(shí)的StringBuilder。

進(jìn)一步,可以通過(guò)借鑒.NET源碼中string.GetHashCode()的實(shí)現(xiàn),避免一次Substring的調(diào)用,提高性能。也可以設(shè)計(jì)遞進(jìn)的HashCode實(shí)現(xiàn),比如"helloworld"可以用"helloworl"的hash進(jìn)一步計(jì)算,優(yōu)化效率。

另外,也可以拋棄Hash,改用排序過(guò)的string[],用BinarySearch來(lái)判斷sub是否為臟字。BinarySearch的結(jié)果是可以遞進(jìn)的,即可以用查找"helloworl"的結(jié)果來(lái)加速判斷"helloworld"。 (已測(cè)試,700個(gè)臟字,BinarySearch的效率有時(shí)會(huì)低很多。)
最后發(fā)一點(diǎn)牢騷,當(dāng)初最早發(fā)的時(shí)候(http://www.jb51.NET/article/20576.htm),僅僅是為了說(shuō)明下自己的算法,具體的代碼甚至還有一點(diǎn)錯(cuò)誤。兩個(gè)事情讓我覺(jué)得心里不很爽,一個(gè)是被亂七八糟的無(wú)數(shù)網(wǎng)站轉(zhuǎn)載而不說(shuō)明出處,導(dǎo)致我后來(lái)的改進(jìn)和錯(cuò)誤修正達(dá)不到效果,二是一些人都愿意看到最終的代碼,而不是理解我想要表達(dá)的最核心的設(shè)計(jì),然后自己去考慮實(shí)現(xiàn)。

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