这个赛事我是写了一个，python单线程60秒左右，虽然不知道别人3秒是怎么做的，但是论复杂度，这的方法已经是线性时间复杂度了，所以这里写个分享，供大家指正。

线性复杂度：这里所说的线性复杂度指的是，只与需要匹配的文本线性相关，而与敏感词的数量没关系。如果你已经做到了这一点可以了解一下别人的方法，如果没做到，也可以参考一下本文的方法。这一方法的主要特点是把所有敏感词同时进行匹配，但是一开始的数据结构可能会有点麻烦。

数据结构部分：

散列索引Index：index是一65536的数组，全部初始化为-1，对于所有敏感词中的每一个通配符以外的字符我们把它存在数组char_array中，每个字符只存一次。对char_array中的每个字符取其Unicode编码值（python中可用ord函数获得），并在index中对应位置存储其char_array中的位置，即index[ord(char_array[i])]=i；这样敏感词中每个字符A就有char_array[index[ord(A)]]=A。实现了散列功能，提升查找效率。

每个字符需要记录的信息struct_C:记录以下6个标记

a：这个字符是否为某个敏感词的第一个字，是为1，否为0；

b：这个字符是否为某个敏感词的最后一个字，是则记录作为结尾它是第几个字的信息。（2,3,5,7,9，分别代表1、2、3、4、5；多种可能时相乘）

c：这个字符作为第一个字时后面接的字符集合；

d：这个字符作为第二个字时后面接的字符集合；

e：这个字符作为第三个字时后面接的字符集合；

f：这个字符作为第四个字时后面接的字符集合；（这里把问题简化一下不考虑更多情况了。）

为了方便后面查看一个字符是否接在某个字符后面，给每个字符一个专属的质数（素数）作为标记，如只有“上学”“上课”“上班”三个词时，可给出 （上：2，学：3，课：5，班：7）的对应表，这时“上”作为第一个字时后面接的字符集合可表示为 3X5X7 即 105；如果某个字符对应的素数a满足 105%a=0则这个字符必定属于后接字符集合中的一个。

以上部分都是对敏感词的处理，其目的是把所有敏感词合成一个整体，然后只进行一次匹配。

匹配过程：

对于一个字符串，从第一个字符开始查看其Unicode编码所对应index位置中值是否为-1；如果不为-1；则检查标记a是否为1;然后继续观察后面的4个字符是否为该字符的后接字符。就这样每次只看两个相邻的有效字符能否连接起来。下面举个例子说明：

假设只有“上.{0,3}学”(.{0,3}表示上课中间可以有0-3个任意字符)，“上.{0,3}课”，“上.{0,3}班”，“训.{0,3}练”四个正则所匹配的内容为敏感内容；同上有（上：2，学：3，课：5，班：7，训：11，练：13）的对应表。现在要对“下班后去上培训课”字符串进行匹配。读到“下”字时，index中对应的内容为-1，不可能命中敏感内容；读到“班”字时，index中记录为3（因为班是第4个字）；但是标记a为0，不可能作为敏感内容的第一个字；index对应内容为-1，继续跳过“后去”两个字符；遇到“上”字时，发现其可以作为敏感内容的开始，于是读取上作为第一个字的后接字符集105；”培“不是有效字符；”训“字是有效字符，但是其专属质数11不能被105整除（105=3*5*7，只有一种分解方式），继续过；”课“字是有效字符，并且5能被105整除，检查发现”课“刚好是一个敏感内容的结尾，并且刚好是第二个有效字，匹配通过”上培训课“。

其他：

其实通过这种方法进行匹配，只能做到和原有的正则项”近似“，虽然不等价，但也是一个较好的近似。其中有很多细节处理都没提及，不过本文的重点是线性时间复杂度：与需要匹配的敏感词数量多少无关，只与原文本长度有关。