敏感词过滤应该是许多后端同事经常会遇到的需求，无论是评论、弹幕、文章，都需要做敏感词过滤处理来规避风险。在前端开发中，使用replace函数来替换字符串是我们的常规操作，在这之前我思考过如果用JavaScript来实现敏感词过滤该怎么做。在学习过程中，接触到了Trie树，瞬间有一种拨开云雾见青天的感觉。

所以，我这里算法使用的是AC（Aho–Corasick）自动机算法。会简单的对方案进行阐述，主要是代码实现，需要注意的是，在这里将采用TypeScript编写。同时代码也上传至GitHub，点击此处查看本文完整代码。文章较长，建议先马后看。

Aho–Corasick算法是由Alfred V. Aho和Margaret J.Corasick 发明的字符串搜索算法，用于在输入的一串字符串中匹配有限组“字典”中的子串。它与普通字符串匹配的不同点在于同时与所有字典串进行匹配。算法均摊情况下具有近似于线性的时间复杂度，约为字符串的长度加所有匹配的数量。

在正式进入到AC自动机算法之前，我们需要先了解Trie树。

Trie树（字典树）

在维基百科中，Trie 树的解释是这样的：

在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典樹，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。

构建Trie树

Trie树应用十分常见，例如搜索提示。如当输入一个网址，可以自动搜索出可能的选择。当没有完全匹配的搜索结果，可以返回前缀最相似的可能，当然我们这里不做过多的讨论。

上图是一个保存了8个键的trie结构，"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", and "inn"。

但这种描述可能不太清晰，我们举一个例子：

有这么一个过滤规则，以下词组都要被过滤：['atd', 'aq', 'bs', 'bsc', 'gf']，需要被过滤的字符串是：acatdaabsc。那么首先我们需要构建一个Trie树，下图就是基于上述关键词构建的Trie树：

与我们熟悉的二叉树不同的是，这里的根节点ROOT没有包含任何数据，子节点也没有数量的限制，其每一个分支都代表着一个完整的字符串。

如果我们向上述过滤词中再加入一个“atp”，那么Trie树就会构建成这样：

那么我们也可以看到“atd”与“atp”拥有公共前缀“at”。当然，如果我们仔细看上面的过滤词组，会发现我们过滤了“bs”与“bsc”，那么他们的公共前缀就是bs，但与“atd”、“atp”不同的是，过滤词组中并没有“at”，那么这种情况我们应该怎么处理呢？

很简单，因为我们需要过滤掉“bs”，但不需要过滤“at”，那么我们就在“bs”的最后一个节点“s”处做一个标记，告诉程序分支到此处组成的单词是需要过滤的。当把所有的单词节点标记后，树会是这样的。

那么确定了Trie树是个什么样子，我们就可以用代码去实现了。首先我们从最基本的节点开始构建，从该图示可以看到，一个子节点包含了三个要素：

当前的值
该子节点的子节点
分支到此处是否是一个单词

那么我们就按照上述信息构建一个Node类，但此时这个Node类并不是我们最终需要的样子，在这里只是满足了构建一个Trie树的需求：

// 子节点的接口
interface Children {
  [key: string]: Node
}

export default class Node {
    // 节点值
  public key: string
  // 是否为单词最后节点（重要，后面详述）
  public word: boolean
  // 子节点的引用（重要，后面详述）
  public children: Children = {}

  constructor (key: string, word: boolean = false) {
    this.key = key
    this.word = word
  }
}

在上面我们就已经知道了，Trie树根节点不保存数据，那么我们现在可以构建一个基础的Tree类，同时我们知道该类应该有一个插入和搜索方法，但此时我们不去实现这两个方法：

import Node from './node'

// 子节点的接口
interface Children {
  [key: string]: Node
}


export default class Tree {
  // 保存子节点的引用
  public root: Node
  constructor () {
    this.root = new Node('root')
  }

  /**
   * 插入数据
   */
  insert () {}

  /**
   * 搜索节点
   */
  search () {}
}

在之前的图中可以看到，在Trie树十分简单，通俗的说就是将一个关键词抽离成单字符，并构建出这个单字符的依赖顺序，重复这样的操作就构成了Trie树。

好了，上面我们已经构建了基本的Trie树，也明白了该怎样操作，那么我们就从insert方法开始吧：

export default class Tree {
  // ...省略其他代码

  /**
   * 插入节点/第1层
   */
  insert (key: string): boolean {
    if (!key) return false
    // 需要注意的是，插入的关键词key可能是单字符，也可能不是
    // 将key打散成数组方便操作
    let keyArr = key.split('')
    // 获取key的第一个单字符
    let firstKey = keyArr.shift()
    // 获取root的子节点，this.root是Node的实例，所以children是一个对象
    let children = this.root.children
    let len = keyArr.length
    
    // 这里是树第一层的处理
    // 关键词第一个单字符在不在root的children里，不在的话我们就添加，这里之所以把第一个单字符提出来单独处理，是为了后续操作方便
    if (!children[firstKey]) {
      // 同时这里要判断剩余数组的长度，如果说传入的本身就是个单字符，就证明该单字符就是我们需要过滤的，我们需要给他打上word标记
      children[firstKey] = len
        ? new Node(firstKey)
        : new Node(firstKey, true)
    } else if (!len) {
      // 如果后续传入的是个单字符关键词（位于树第一层），我们需要打上word标记
      firstNode.word = true
    }
    
    // 这里是树N+1曾的处理
    // 其他多余的key使用insertNode递归写入树中
    if (keyArr.length >= 1) {
      this.insertNode(children[firstKey], keyArr)
    }
    return true
  } 
  
  /**
   * 插入节点/N+1层
   * @param node
   * @param word
   */
  insertNode(node: Node, word: string[]) {
    let len = word.length
    
    // 因为是一个递归，这里的帝国条件是word长度 >= 0
    if (len) {
      let children: Children
      children = node.children

      const key = word.shift()
      let item = children[key]
      const isWord = len === 1
      
      // 这里判断该节点有没有相应子节点
      if (!item) {
        // 没有即插入新的
        item = new Node(key, isWord)
      } else {
        // 有则更新它的word标记
        item.word = isWord
      }
      
      // 将结果重置到树的相应位置
      children[key] = item
      
      // 下一轮递归
      this.insertNode(item, word)
    }
  }
  
  // ...省略其他代码
}

至此，我们已经完整的构建了一棵Trie树的结构，并定义了insert方法，构建完成后，就需要查找，那么下面我们就去定义它的查找方法。

查找

既然我们知道也构建好了Trie树的结构，那么怎么去查找相关关键字并实现过滤呢？我们先定义这样一些数据备用：

过滤词组：['atd', 'atp', 'aq', 'bs', 'bsc', 'gf']
过滤字符串：acatdaabsc

我们将所有数据图形化：

同时，我们再定义三个索引/指针：

startIndex：将保存匹配到的关键词起始位置索引/初始指向a
endIndex：将保存匹配到的关键词结束位置索引/初始指向a
treeIndex：将保存Trie树位置索引/初始指向ROOT

完成后，我们就来看看Trie树怎么实现查找的，

第一步：endIndex位置指向a时（这是初始值）

一开始，程序询问Trie树treeIndex指向的ROOT节点有没有a这个子节点，显然是有的。那么startIndex赋值为a位置的索引0（虽然一开始也是0，但这不重要）。同时改变treeIndex指向，让其指向a节点。判断此节点是否是一个完整的单词（即需要过滤关键词的最后一个字符），显然不是。

第二步：endIndex后移指向c时

endIndex后移一位指向c：

程序询问Trie树treeIndex指向的a节点有没有c这个子节点，显然是没有的。那么startIndex赋值为c位置的索引1。同时改变treeIndex指向，让其重新指向ROOT节点。

第三步：endIndex后移指向a时

endIndex后移一位指向a：

这里会完全重复第一步的操作，但是startIndex指向的时第二个a的索引2。

此时，startIndex = endIndex = 2，他们都指向了a，treeIndex又重新指向了树节点a。

第四步：endIndex后移指向t时

endIndex后移一位指向t：

程序询问Trie树treeIndex指向的a节点有没有t这个子节点，我们知道有，符合需求。startIndex位置不变，同时改变treeIndex指向，让其指向新找到的t节点。判断此节点是否是一个完整的单词。

第五步：endIndex后移指向d时

endIndex后移一位指向d：

程序询问Trie树treeIndex指向的t节点有没有d这个子节点，这里有d/p两个子节点，符合需求。startIndex位置不变，同时改变treeIndex指向，让其指向新找到的d节点。

判断此节点是否是一个完整的单词，很幸运，这次是一个完整待过滤关键词atd。至此，我们就找到了字符串中第一个关键词。

找到后，我们endIndex后移，并使startIndex = endIndex，treeIndex重新指向ROOT，开启新一轮的匹配。重复这个过程，就完成了查找。

那么在了解了上述查找过程之后，我们可以先完成一个基本查找，查找单个节点存不存在以做备用：

export default class Tree {
  // ...省略其他代码
  
  /**
   * 搜索节点
   * @param key
   * @param node
   */
  search(key: string, node: Children = this.root.children): Node | undefined {
    // 这个搜索十分简单，只传入的子节点是否有相应的节点
    return node[key]
  }
  
  // ...省略其他代码
}

Aho–Corasick算法（也称AC自动机/状态机）

寻找failure指针/索引

Trie树是AC算法的基础，AC算法有三个特别重要的概念，网上有很多文章，但搜索出来大多都是一样的，有些关键点没写明白，看着十分吃力。在这里，我会尝试去让这些概念性的东西具体化。

我们先把上面的Node类拿下来：

export default class Node {
    // 节点值
  public key: string
  // 是否为单词最后节点（重要，后面详述）
  public word: boolean
  // 子节点的引用（重要，后面详述）
  public children: Children = {}

  constructor (key: string,  word: boolean = false) {
    this.key = key
    this.word = word
  }
}

那么AC算法的三个关键是什么呢？与Node类有什么关系呢？通俗的讲是这么三个状态（有的称之为函数，有的称之为表）：

success/output状态：表示节点到此处就已经构成了个完整的关键词（Node类的word标记）。
goto状态：表示此节点构成的关键词还不完整，需要进入他的下一个子节点匹配（Node类的children）
failure状态（也称失去匹配，下面简称【失配】状态）：表示此节点构成的关键词还不完整，但无法进入到下一个子节点（在当前children里找不到了）。需要告诉程序，失配后怎么走。

在这之前，失配我们直接就返回到了ROOT，但AC算法不一样，它利用【failure状态/函数/表】指定程序在失配后的表现，不必每次失配都重新开始，这样能节省不少的时间。

好的，我们看到AC算法的两个状态Trie树都具备，只有failure状态是新加的，那么我们就着重讲一下failure状态，在这之前，我们重新构造一下Node类：

export default class Node {
    // 节点值
  public key: string
  // 是否为单词最后节点
  public word: boolean
  // 子节点的引用
  public children: Children = {}
  // 父节点的引用
  public parent: Node | undefined
  // failure表，用于失配后的跳转
  public failure: Node | undefined = undefined

  constructor (key: string, parent: Node | undefined = undefined, word: boolean = false) {
    this.key = key
    this.parent = parent
    this.word = word
  }
}

可以看到，我这里新增了两个公共属性parent父节点及failure失配（失去匹配）后指向的节点。那么Node类的结构变化以后，Tree类的也需要相应的改变。

export default class Tree {
  // ...省略其他代码

  insert (key: string): boolean {
    if (!key) return false
    let keyArr = key.split('')
    let firstKey = keyArr.shift()
    let children = this.root.children
    let len = keyArr.length
    if (!children[firstKey]) {
      // 变化处
      children[firstKey] = len
        ? new Node(firstKey)
        : new Node(firstKey, undefined, true)
    } else if (!len) {
      firstNode.word = true
    }
    if (keyArr.length >= 1) {
      this.insertNode(children[firstKey], keyArr)
    }
    return true
  } 
  
  insertNode(node: Node, word: string[]) {
    let len = word.length
    if (len) {
      let children: Children
      children = node.children

      const key = word.shift()
      let item = children[key]
      const isWord = len === 1
      if (!item) {
        // 变化处
        item = new Node(key, node, isWord)
      } else {
        item.word = isWord
      }
      children[key] = item
      this.insertNode(item, word)
    }
  }
  
  // ...省略其他代码
}

很简单，只有两个地方变化了，目的是实例化时传入parent属性。将两个基础类构造完成之后，我们就要详细说一说failure状态了，先看['HER', 'HEQ', 'SHR']构建的树：

在下面的描述中，我将failure指针/索引，为便于叙述，我通俗的说成“failure指向”

在这张图中，虚线表示failure后的指向，上面我们也说到failure状态的作用，就是在失配的时候告诉程序往哪里走，为什么要这么做，从这张表我们可以很清楚的看到，当我们匹配SHER时，程序会走右边的分支，当走到S > H > E时，会出现失配，怎么办？可能有小伙伴会想到回滚到ROOT从H开始重新匹配，但这样回溯是有成本的，我们既然走了H节点，为什么要回溯呢？

这个时候failure就发挥作用了，我们看到右分支的H有一条虚线指向了左分支的H，我们也知道这就是failure的指向，通过这个指向，我们很轻松的将当前状态移交过去。程序继续匹配E > R，加上移交过来的H，我们可以轻松的匹配到HER。

到了这里，我想小伙伴已经体会到了AC算法的美妙之处，那么就有人会问了，这个failure的指向怎么拿到呢？其实就是一句话：

问：假设有一个节点为currNode，它的子节点是childNode，那么子节点childNode的failure指向怎么求？

解：首先，我们需要找到childNode父节点currNode的failure指向，假设这个指向是Q的话，我们就要看看Q的孩子（children属性）中有没有与childNode字符相同（key相同）的节点，如果有的话，这个节点就是childNode的failure指向。如果没有，我们就需要沿着currNode -> failure -> failure重复上述过程，如果一直没找到，就将其指向root。

那么以上，就是寻找failure指向的思路，具体为什么这么做可以查阅相关资料。

需要注意的是，我们在构建Trie树时，并不知道failure指向到哪里的，所以failure指向需要在Trie树构建完成后插入。

那么我们再定义一个方法构建failure指向，但我们需要先看下面这幅图：

从图中可以看到，failure指向的构建是从上至下一层一层的完成的，第一层都是指向root：

export default class Tree {
  // ...省略其他代码
  
  /**
   * 创建Failure表
   */
  _createFailureTable() {
    // 获取树第一层
    let currQueue: Array<Node> = Object.values(this.root.children)

    while (currQueue.length > 0) {
      let nextQueue: Array<Node> = []

      for (let i = 0; i < currQueue.length; i++) {
        let node: Node = currQueue[i]
        let key = node.key
        let parent = node.parent
        node.failure = this.root
        // 获取树下一层
        for (let k in node.children) {
          nextQueue.push(node.children[k])
        }

        if (parent) {
          let failure: any = parent.failure
          while (failure) {
            let children: any = failure.children[key]

            // 判断是否到了根节点
            if (children) {
              node.failure = children
              break
            }
            failure = failure.failure
          }
        }
      }

      currQueue = nextQueue
    }
  }
  
  // ...省略其他代码
}

完成上面代码，我们就彻底完成了整个AC算法的前置准备工作也是核心部分。

字符串匹配

最后对字符串进行关键词匹配，思路不难但有点庞杂，是核心点，关键点在于获取failure指针的定位，当匹配成功后，获取整个字符串。但如何获取匹配成功的关键词，我看到有些方案是回溯分支，但我是觉得没必要，因为匹配成功，程序已经走了之前的分支，为什么还要再次回溯呢？下面我们直接再代码上看：

private filterFunc(text: string, options: FilterOptions = {}): FilterValue {
    const {
      replace = true,
      every = true,
      words = true
    } = options

    // 字符大小写转换
    const { transform } = this.options
    if (transform !== English.NONE) {
      text = transform === English.CAPITAL ? text.toLocaleUpperCase() : text.toLocaleLowerCase()
    }

    // 字符长度
    const wordLen = text.length
    if (wordLen <= 0) {
      return {
        text: text,
        words: [],
        pass: true
      }
    }

    // 过滤后的文字
    let filterText = ''
    const filterWords = new Set([])

    // 当前树位置
    let currNode: Node | undefined = this.root
    let nextNode: Node | undefined

    // 失配路线
    let failure

    // 是否通过验证
    let isPass = true

    for (let endIndex = 0; endIndex < wordLen; endIndex++) {
      const key = text[endIndex]
      filterText += key
      nextNode = this.search(key, currNode.children)
      if (!nextNode) {
        failure = currNode.failure
        while (failure) {
          nextNode = this.search(key, failure.children)
          if (nextNode) break
          failure = failure.failure
        }
      }

      if (nextNode) {
        failure = nextNode
        do {
          if (failure.word) {
            isPass = false
            const len = failure.depth

            if (replace) {
              filterText = filterText.slice(0, -len) + '*'.repeat(len)
            }

            if (words) {
              filterWords.add(this.collectWord(failure))
            }
          }
          failure = failure.failure
        } while (failure.key !== 'root');
        currNode = nextNode

        if (every || isPass) {
          continue
        } else {
          break
        }
      }
      currNode = this.root
    }

    return {
      text: filterText,
      words: Array.from(filterWords),
      pass: isPass
    }
  }

使用：

let m = new Mint(['淘宝', '拼多多', '京东'])

console.log(m.filterSync('双十一在淘宝买东西，618在京东买东西，当然你也可以在拼多多买东西。'))
/* { 
    text: '双十一在**买东西，618在**买东西，当然你也可以在***买东西。',
    filter: [ '淘宝', '京东', '拼多多' ],
    pass: false
} */

console.log(m.everySync('测试这条语句是否能通过'))  // true

console.log(m.everySync('测试这条语句是否能通过，加上任意一个关键词京东'))  // false

那么自此，整个流程就通了，当然这只是关键代码，具体代码我已上传至Github，当然，因本人能力及知识水平有限，难免有所错误，如若发现，欢迎大家指正。

性能

测试字符串包含随机生成的汉字、字母、数字。以下测试均在20000个随机敏感词构建的树下进行测试，每组测试6次取平均值：

编号	字符串长度	不替换敏感词[replace:false]	替换敏感词
1	1000	< 1.35ms	< 1.55ms
2	5000	< 3.60ms	< 3.60ms
3	10000	< 8.10ms	< 9.81ms
4	20000	< 15.03ms	< 16.03ms
5	50000	< 20.83ms	< 21.18ms
6	100000	< 29.02ms	< 34.45ms

需要注意的是，生产实际运行速度会比上面测试数据更快。

GitHub地址：https://github.com/ZhelinCheng/mint-filter