以下是Z-BLOG平台使用的敏感词过滤代码示例：
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std::vectorstring> sensitive_words = {"敏感词1", "敏感词2", "敏感词3"};
std::unordered_map std::vectorstring>> word_tree;
void build_word_tree() {
for (const auto& word : sensitive_words) {
int prefix_len = 0;
while (prefix_len < word.size() && word[prefix_len] == 'x') {
++prefix_len;
}
if (word_tree.find(word[prefix_len]) == word_tree.end()) {
word_tree[word[prefix_len]] = {};
}
std::vectorstring>& children = word_tree[word[prefix_len]];
children.push_back(word.substr(prefix_len));
}
}
bool filter_sensitive_words(const std::string& text) {
build_word_tree();
for (int i = 0; i < text.size(); ++i) {
char c = text[i];
if (word_tree.find(c) != word_tree.end()) {
const std::vectorstring>& children = word_tree[c];
for (const auto& child : children) {
if (strstr(&text[i], child.c_str())) {
return true;
}
}
}
}
return false;
}
在这个示例中，我们首先定义了一个包含敏感词的向量sensitive_words。然后，我们创建了一个字典word_tree，其中键是敏感词的前缀字符，值是一个包含所有具有该前缀的敏感词的向量。
在build_word_tree函数中，我们遍历sensitive_words向量中的每个单词，并找到最长的公共前缀。我们将这个前缀字符作为键添加到word_tree中，并将剩余部分作为值添加到相应键的向量中。
在filter_sensitive_words函数中，我们首先调用build_word_tree函数构建敏感词树。然后，我们遍历输入文本中的每个字符，并检查它是否存在于word_tree中。如果存在，我们遍历与该字符关联的所有敏感词，并使用strstr函数检查它们是否是输入文本的一个子串。如果是，则返回true，表示输入文本包含敏感词。如果我们遍历完整个文本而没有找到任何敏感词，则返回false。
原创文章，作者：Ur47000，如若转载，请注明出处：https://wyc.retuba.cn/16062.html
