考慮到太多的違禁詞彙，所以縮小化顯示，縮小到讓你看不清楚。如果想看清楚一點，還是去演示地址裡面看吧。消滅敏感詞是每個公民義不容辭的責任！你不站崗我不站崗，誰保衛咱祖國誰來保衛家！讀者們你們要是敢舉報，看我不砍死你！

安裝方法

# 安裝到當前專案
npm install --save fastscan
# 寫了不少單元測試，感興趣執行一下
npm test
複製程式碼

使用方法

import FastScanner from fastscan

var words = ["今日頭條"，"微信", "支付寶"]
var scanner = new FastScanner(words)
var content = "今日頭條小程式終於來了，這是繼微信、支付寶、百度後，第四個推出小程式功能的App。貓眼電影率先試水，出現在今日頭條。"
var offWords = scanner.search(content)
console.log(offWords)
var hits = scanner.hits(content)
console.log(hits)

-------------
[ [ 0, '今日頭條' ], [ 15, '微信' ], [ 18, '支付寶' ], [ 53, '今日頭條' ] ]
{ '今日頭條': 2, '微信': 1, '支付寶': 1 }
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API

1. 查詢匹配的詞彙以及所在字串的位置 search(content, option={})
2. 查詢匹配詞彙的命中數量 hits(content, options={})
3. 臨時動態增加詞彙，不修正其它詞彙的回溯指標 add(word)

options = {quick: false, longest: false}
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1. quick 選項表示快速模式，匹配到一個就立即返回
2. longest 表示最長模式，同一個位置出現多個詞彙(中國、中國人)，選擇最長的一個(中國人)
3. 預設匹配出所有的詞彙，同一個位置可能會出現多個詞彙

效能

專案程式碼使用原生的 js 實現，我開始非常擔心詞彙樹的構建速度會不會太慢。經測試後發現雖然效能不算太快，不過也不是太差，對於絕大多數專案來說已經綽綽有餘了。我分別測試了構造 20000～100000 個詞彙的樹結構，每個詞彙隨機在 10～20之間，耗時情況如下

如果你的詞彙比較短小，構建樹的速度還會更快。

查詢效能我並不擔心，因為 ahocorasick 演算法在詞彙長度較短的情況下複雜度是 O(n)，效能和被過濾內容的長度乘線性變化。下面我使用 100000 詞彙量構建的樹分別對 20000 ～ 100000字的內容進行了過濾，耗時情況如下

fastscan 可以做到以迅雷不及掩耳的速度掃遍一幅 10w 字的長文，10w 大概就是一部中篇小說的長度了。如果你要掃百萬字的長篇小說，那還是建議你分章分節來掃吧。

記憶體佔用也是需要考慮的點，記憶體對於 Node 程式來說本來就非常有限，如果因為敏感詞樹佔據了太大的記憶體那是非常要不得的大問題。所以我也對記憶體佔用進行了測試，下面是測試的結果

詞彙量不是太大的話，這樣的記憶體佔用還是可以接受的。如果你對記憶體佔用不滿意，那就只能使用 Node 的 C 語言擴充套件來打造更高效能的庫了，考慮到成本問題，恕我目前無能為力。

注：不得不說，node 社群釋出開源類庫太方便了，npm login && npm publish 輕鬆搞定。個人覺得這大概就是 node 輪子多的罪魁禍首。對比之前釋出 java 社群開源專案，感覺自己頭髮都快掉光了，造輪子比釋出輪子還要輕鬆。

專案地址：github.com/pyloque/fas…

演示地址：pyloque.github.com/fastscan