php如何使用前缀树实现关键词查找

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之前旧的php系统有一个关键词查找和敏感词过滤的功能，直接使用了如下代码实现，

foreach ($words as $word){
    if(strrpos($content, $word) !== false){
        $tags[] = $word;
    }
}

随着关键词增多，性能上有点拖后腿，一直想优化一下性能。
刚好从网上看到一个比较简单的java版本"利用利用字典树（前缀树）过滤敏感词"(https://blog.csdn.net/qq_37050329/article/details/84276344)的算法文章，感觉按这算法实现可以提升性能。
php第一个版本前缀树过滤迅速实现：

subNodes[$key] = $node;
    }
    /**
             * 获取下个节点
     */
    public function getSubNode($key) {
        return isset($this->subNodes[$key]) == true ? $this->subNodes[$key] : null;
    }
    
    function isKeywordEnd() {
        return $this->end;
    }
    
    function setKeywordEnd($end) {
        $this->end = $end;
    }
}
class FilterWords{
    //根节点
    private $rootNode;
    
    function __construct() {
        $this->rootNode = new Words();
    }
    
    public function isSymbol($c){
        $symbol = array('\t', '\r\n',
            '\r', '\n', 'amp;', '>','。', '？','！','，','、','；','：','丨','|','：','《','》','“','”',
            '.',',',';',':','?','!',' ',' ','（','）'
        );
        if(in_array($c, $symbol)){
            return true;
        }
        else{
            return false;
        }
    }
    
    /**
             * 过滤敏感词
     */
    function filter($text) {
        $mblen = mb_strlen($text);
        if ($mblen == 0) {
            return null;
        }
        $tempNode = $this->rootNode;
        $begin = 0; // 回滚数
        $position = 0; // 当前比较的位置
        
        $tagBuffer = array();
        $tempBuffer = "";
        while ($position < $mblen) {
            $c = mb_substr($text, $position, 1);
            //特殊符号直接跳过
            if ($this->isSymbol($c)) {
                if ($tempNode == $this->rootNode) {
                    ++$begin;
                }
                ++$position;
                continue;
            }
            $tempNode = $tempNode->getSubNode($c);
            // 当前位置的匹配结束
            if ($tempNode == null) {
                // 跳到下一个字符开始测试
                $position = $begin + 1;
                $begin = $position;
                // 回到树初始节点
                $tempNode = $this->rootNode;
                $tempBuffer = '';
            } else if ($tempNode->isKeywordEnd()) {
                $tempBuffer .= $c;
                $tagBuffer[] = $tempBuffer;
                $position = $position + 1;
                $begin = $position;
                $tempNode = $this->rootNode;
            } else {
                $tempBuffer .= $c;
                ++$position;
            }
        }
        return $tagBuffer;
    }
    
    /**
             * 构造字典树
     * @param lineTxt
     */
    public function addWord($lineTxt) {
        $tempNode = $this->rootNode;
        $mblen = mb_strlen($lineTxt);
        // 循环每个字节
        for ($i = 0; $i < $mblen; ++$i) {
            $c = mb_substr($lineTxt, $i, 1);
            // 过滤空格
            if ($this->isSymbol($c)) {
                continue;
            }
            $node = $tempNode->getSubNode($c);
            
            if ($node == null) { // 没初始化
                $node = new Words();
                $tempNode->addSubNode($c, $node);
            }
            
            $tempNode = $node;
            
            if ($i == mb_strlen($lineTxt) - 1) {
                $tempNode->setKeywordEnd(true);
            }
        }
    }
}

开发完，测试了下，

$filterWords = new FilterWords();
$filterWords->addWord("☺");
$filterWords->addWord("沪伦通");
$filterWords->addWord("中欧");
$tags = $filterWords->filter("????☺????沪伦通首单即将开启 中欧资本融合驶入快车道");
var_dump($tags);

输出：
array(3) {
  [0]=>
  string(3) "☺"
  [1]=>
  string(9) "沪伦通"
  [2]=>
  string(6) "中欧"
}

性能测试，关键过滤词14600个。
旧处理方式性能

array(
            'method'=>"GET",
            'header'=>"Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9\r\n" .
            "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36\r\n"
        )
    );
    $context = stream_context_create($opts);
    $file = file_get_contents($url, false, $context);
    return $file;
}
$content = getHtml('http://baijiahao.baidu.com/s?id=1637904839202713990');
$content = strip_tags($content);
$words = readFileByLine("banned.txt");
$start = microtime_float();
$tags = array();
foreach ($words as $word){
    if(strrpos($content, $word) !== false){
        $tags[] = $word;
    }
}
var_dump($tags);
$end = microtime_float();
echo "耗时：$end - $start = ".($end - $start)."\n";

//耗时：1562250442.266 - 1562250441.2643 = 1.0016851425171

第一个版本前缀树性能

addWord($word);
}
$start = microtime_float();
$tags = $filterWords->filter($content);
var_dump($tags);
$end = microtime_float();
echo "耗时：$end - $start = ".($end - $start)."\n";

//耗时：1562250499.7439 - 1562250484.4361 = 15.307857036591

使用前缀树的性能比原来strpos慢了10多倍。。。。。。
检查了一翻，怀疑可能是使用mb_substr来把文章分割成字符数组损耗性能利害，在Java中使用统一的Unicode，而在PHP中使用的UTF-8字符集，用1-4个字节不同的长度来表示一个字符，$text[$position]不一定能表示一个完整字符。
增加一个getChars测试方法，先把文本转成字符数组，再把字符数组传到$filterWords->filter($chars)方法，经测试，性能明显比旧的方式好。

public function getChars($lineTxt){
        $mblen = mb_strlen($lineTxt);
        $chars = array();
        for($i = 0; $i < $mblen; $i++){
            $c = mb_substr($lineTxt, $i, 1, 'UTF-8');
            $chars[] = $c;
        }
        return $chars;
    }

这样可以确定前缀树查找算法性能没问题，性能问题是在mb_substr方法上，因些需要改进获取字符的方法。可以通过判断当前字符是多少字节，然后再通过$text[$position]来获取字节拼接成完整字符。
第二个版本优化调整后的前缀树过滤实现：

class FilterWords{
    public $rootNode;
    function __construct() {
        $this->rootNode = array('_end_'=>false);
    }
   
    public function getChars($lineTxt){
        $mblen = mb_strlen($lineTxt);
        $chars = array();
        for($i = 0; $i < $mblen; $i++){
            $c = mb_substr($lineTxt, $i, 1, 'UTF-8');
            $chars[] = $c;
        }
        return $chars;
    }
  
    /**
             * 构造字典树
     * @param $word
     */
    public function addWord($word) {
        $tempNode = &$this->rootNode;
        $mblen = mb_strlen($word);
        // 循环每个字节
        for ($i = 0; $i < $mblen; ++$i) {
            $c = mb_substr($word, $i, 1);
            
            if(empty($tempNode[$c]) == true){
                $tempNode[$c] = array('_end_'=>false);
            }
            $tempNode = &$tempNode[$c];
            
            if ($i == $mblen - 1) {
                $tempNode['_end_'] = true;
            }
        }
    }

    
    function filter($text) {
        $len = strlen($text);
        if ($len == 0) {
            return null;
        }
        $tempNode = $this->rootNode;
        $position = 0;
        $tags = array();
        $temp = "";
        while ($position < $len) {
            $c = $text[$position];
            $n = ord($c);
            if(($n >> 7) == 0){       //1字节
            }
            else if(($n >> 4) == 15 ){     //4字节
                if($position < $len - 3){
                    $c = $c.$text[$position + 1].$text[$position + 2].$text[$position + 3];
                    $position += 3;
                }
            }
            else if(($n >> 5) == 7){  //3字节
                if($position < $len - 2){
                    $c = $c.$text[$position + 1].$text[$position + 2];
                    $position += 2;
                }
            }
            else if(($n >> 6) == 3){  //2字节
                if($position < $len - 1){
                    $c = $c.$text[$position + 1];
                    $position++;
                }
            }
            $tempNode = isset($tempNode[$c]) == true ? $tempNode[$c] : null;
            // 当前位置的匹配结束
            if ($tempNode == null) {
                $position = $position + 1;
                // 回到树初始节点
                $tempNode = $this->rootNode;
                $temp = '';
            } else if ($tempNode['_end_'] == true) {
                $temp .= $c;
                $tags[] = $temp;
                $temp = '';
                $position = $position + 1;
                $tempNode = $this->rootNode;
            } else {
                $temp .= $c;
                ++$position;
            }
        }
        return $tags;
    }
}

第二个版本前缀树性能：

$content = getHtml('http://baijiahao.baidu.com/s?id=1637904839202713990');
$content = strip_tags($content);
var_dump($content);
$words = readFileByLine("banned.txt");
$filterWords = new FilterWords();
foreach($words as $word){
    $filterWords->addWord($word);
}
$start = microtime_float();

$tags = $filterWords->filter($content);
var_dump($tags);
$end = microtime_float();
echo "耗时：$end - $start = ".($end - $start)."\n";

耗时：1562250534.7054 - 1562250534.6888 = 0.016629934310913

耗时0.016629934310913，比旧方式的耗时1.0016851425171性能提升了一大截。
后期继续调整代码优化。

感谢各位的阅读，以上就是“php如何使用前缀树实现关键词查找 ”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对php如何使用前缀树实现关键词查找 这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！