摘要：本文介绍了如何使用Python实现一个基于Trie Tree的敏感词过滤器。我们将通过创建一个Trie树数据结构，向其中插入敏感词，然后检查给定文本是否包含这些敏感词。这是一种高效的文本过滤方法，可以用于各种应用场景。在处理文本数据时，我们可能需要检查文本中是否包含敏感词。这在诸如论坛、评论系统等需要内容审查的场景中尤为重要。本文将介绍如何使用Python实现一个基于Trie Tree的敏感词过滤器。定义 Trir Tree首先，我们需要创建一个Trie树数据结构。Trie树是一种用于存储字符串的树形结构，它可以高效地查询字符串是否存在于树中。为了实现Trie树，我们需要创建一个表示Trie节点的类，如下所示：class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.is_end_of_word = False接下来，我们创建一个表示整个Trie树的类。这个类包含一个根节点，以及用于向树中插入字符串和搜索字符串的方法。class Trie: def __init__(se

在处理数据时，我们经常需要将扁平结构（如数据库表中的数据）转换为树形结构。这种转换在许多场景中都非常有用，例如构建层级菜单、组织结构图或者文件系统。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 将给定的扁平数据列表转换为树形结构。首先，我们需要一个包含节点信息的列表。列表中的每个元素都应包含一个 parent_id 属性，表示其父节点。为了简化示例，我们假设列表中的元素是字典，如下所示：source_list = [ {'id': 1, 'name': 'A', 'parent_id': None}, {'id': 2, 'name': 'B', 'parent_id': 1}, {'id': 3, 'name': 'C', 'parent_id': 1}, {'id': 4, 'name': 'D', 'parent_id': 2}, {'id': 5, 'name': 'E', 'parent_id': 2}, {'id': 6, 'name': 'F', 'parent_id': 3}, ]现在，我们将实现一个名为 build_tre