GPT 回答面试题

面试题

设计一个中间件，功能是做敏感词识别过滤，大概几百万条敏感词，要求可以快速识别一个句子中有没有敏感词，并且可以快速维护这个敏感词库。 不能用任何现有的像redis、mysql之类的存储器。

回答

回答1

设计一个中间件用于敏感词识别过滤，且不依赖于常见存储器（如Redis、MySQL）是一个有趣的挑战。以下是一个简单的设计思路，实现敏感词的快速识别和维护：

1. Trie 树结构：

使用Trie树（字典树）结构存储敏感词库。Trie树是一种树形结构，每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点组成一个完整的敏感词。这样的结构有助于快速查找和识别敏感词。

2. Trie 树的构建：

在系统启动时，读取敏感词库，并构建Trie树。将每个敏感词逐字符插入到Trie树中。每个节点可以包含一个标志，表示从根节点到当前节点是否构成一个完整的敏感词。

3. 敏感词的识别：

遍历输入的句子字符，同时在Trie树中查找对应的节点。如果找到了一个节点，检查是否有标志表示形成了一个敏感词。这样可以在O(n)的时间复杂度内完成敏感词的识别，其中n是句子的长度。

4. 敏感词的维护：

• 添加敏感词： 将新的敏感词插入到Trie树中，保持数据结构的完整性。

• 删除敏感词： 标记Trie树中相应的节点，表示这个节点不再是敏感词的结尾。可以通过懒惰删除或者定期清理这些标记。

5. 敏感词库的持久化：

将敏感词库保存在文件中，以便系统重启后能够恢复。可以采用一种格式，如JSON，将Trie树的结构保存到文件。

6. 性能优化：

为了提高性能，可以考虑使用压缩算法对Trie树进行压缩，减少内存占用。此外，采用一些高效的数据结构和算法来优化敏感词的查找过程。
这是一个简单的设计思路，具体的实现会涉及到更多的细节和优化。在实际开发中，还需要考虑并发性、分布式部署、性能测试和安全性等方面的问题。

回答2

设计一个中间件用于敏感词识别过滤，并且要求支持快速的敏感词检测和维护，而不能使用传统的存储器如Redis、MySQL等，是一个有挑战性的问题。以下是一个简单的设计思路，你可以根据实际需求和系统规模进行进一步优化：

设计思路：

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：

   • 使用布隆过滤器来快速判断一个句子中是否包含敏感词。布隆过滤器是一种空间效率高、快速的数据结构，可用于快速判断某个元素是否在集合中。

2. 敏感词库存储结构：

   • 将敏感词库存储在内存中，采用Trie树结构。Trie树是一种树形结构，每个节点表示一个字符，路径表示一个词。这样可以在内存中高效存储大量的敏感词，并支持快速检索。

3. 布隆过滤器和Trie树结合：

   • 当需要判断一个句子是否包含敏感词时，首先通过布隆过滤器快速过滤掉绝大多数不包含敏感词的句子。然后，对于可能包含敏感词的句子，再通过Trie树进行准确的匹配。

4. 敏感词库的维护：

   • 提供一个接口，通过该接口可以快速添加、删除敏感词。添加敏感词时，更新Trie树；删除敏感词时，从Trie树中删除相应节点。

5. 定期更新：

   • 为了保持布隆过滤器的准确性，定期更新布隆过滤器，重新加载敏感词库。

伪代码示例：

class SensitiveFilter:
    def __init__(self):
        self.bloom_filter = BloomFilter()
        self.trie = Trie()

    def add_sensitive_word(self, word):
        self.trie.add_word(word)
        self.bloom_filter.add(word)

    def remove_sensitive_word(self, word):
        self.trie.remove_word(word)
        # 由于布隆过滤器是不可逆的，无法删除元素，所以可以选择重建一个新的布隆过滤器

    def filter_sensitive_words(self, sentence):
        # 布隆过滤器过滤
        if self.bloom_filter.is_contained(sentence):
            # Trie树匹配
            return self.trie.contains_word(sentence)
        return False

这是一个基本的设计框架，实际实现需要考虑线程安全、性能优化、内存管理等方面的问题。如果系统规模较大，可能需要分布式的解决方案，比如将敏感词库存储在多台服务器上。