v1.0.2版本

-# 高效敏感词过滤
+# 快速敏感词过滤
 
 
 
 
-## 性能概述
+### 性能概述
 
 
-在共60M穿越小说上测试，单核性能为80M字符每秒（i7 2.3GHz）。
-相比类似原理的正向最大匹配分词，性能一般在1M字节每秒左右有很大提升，类似的优化方式可以用在分词器上。
+使用60MB大小的小说测试，单核性能超过50M字符每秒（i7 2.3GHz）。
 
 
 ```
 ```
-敏感词 14580 条
-共加载 599254 行，30613005 字符。
-共耗时 0.381 秒， 速度为 80349.1字符/毫秒
+敏感词 14553 条
+待过滤文本共 599254 行，30613005 字符。
+过滤耗时 0.535 秒， 速度为 57220.6字符/毫秒
+其中 39691 行有替换
 ```
 ```
 
 
-## 优化方式
+### 优化方式
 
 
 主要的优化目标是速度，从以下方面优化：
 主要的优化目标是速度，从以下方面优化：
 
 
@@ -22,471 +22,37 @@
 4. StringPointer，在不生成新实例的情况下计算任意位置2个字符的hash和mix
 4. StringPointer，在不生成新实例的情况下计算任意位置2个字符的hash和mix
 5. StringPointer，尽量减少实例生成和char数组的拷贝。
 5. StringPointer，尽量减少实例生成和char数组的拷贝。
 
 
-## 敏感词库
-
-自带敏感词库拷贝自 https://github.com/observerss/textfilter ，并删除如`女人`、`然后`这样的几个常用词。
-如果需要自带敏感词的实例，可以直接使用下面的方式：
+### 敏感词库
 
 
+默认敏感词库拷贝自 https://github.com/observerss/textfilter ，并删除如`女人`、`然后`这样的几个常用词。
+使用默认敏感词库的示例如下
 
 
 ```java
 ```java
-// 使用默认的单例（即加载了自带敏感词库的）
+// 使用默认单例（加载默认敏感词库）
 SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
 SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
-// 对一个句子过滤
-System.out.println(filter.filter("会上，主席进行了发言。", '*'));
+// 向过滤器增加一个词
+filter.put("婚礼上唱春天在哪里");
+	
+// 待过滤的句子
+String sentence = "然后，市长在婚礼上唱春天在哪里。";
+// 进行过滤
+String filted = filter.filter(sentence, '*');
+	
+// 如果未过滤，则返回输入的String引用
+if(sentence != filted){
+	// 句子中有敏感词
+	System.out.println(filted);
+}
 ```
 ```
 
 
 打印结果
 打印结果
 
 
 ```
 ```
-会上，**进行了发言。
-```
-
-## 代码只有3个类直接贴上
-
-
-### SensitiveFilter.java
-```java
-package com.odianyun.util.sensi;
-
-import java.io.BufferedReader;
-import java.io.IOException;
-import java.io.InputStreamReader;
-import java.io.Serializable;
-import java.nio.charset.StandardCharsets;
-
-/**
- * 敏感词过滤器，以过滤速度优化为主。<br/>
- * * 增加一个敏感词：{@link #put(String)} <br/>
- * * 过滤一个句子：{@link #filter(String, char)} <br/>
- * * 获取默认的单例：{@link #DEFAULT}
- * 
- * @author ZhangXiaoye
- * @date 2017年1月5日 下午4:18:38
- */
-public class SensitiveFilter implements Serializable{
-	
-	private static final long serialVersionUID = 1L;
-
-	/**
-	 * 默认的单例，使用自带的敏感词库
-	 */
-	public static final SensitiveFilter DEFAULT = new SensitiveFilter(
-			new BufferedReader(new InputStreamReader(
-					ClassLoader.getSystemResourceAsStream("sensi_words.txt")
-					, StandardCharsets.UTF_8)));
-	
-	/**
-	 * 为2的n次方，考虑到敏感词大概在10k左右，
-	 * 这个数量应为词数的数倍，使得桶很稀疏
-	 * 提高不命中时hash指向null的概率，
-	 * 加快访问速度。
-	 */
-	static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 131072;
-	
-	/**
-	 * 类似HashMap的桶，比较稀疏。
-	 * 使用2个字符的hash定位。
-	 */
-	protected SensitiveNode[] nodes = new SensitiveNode[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
-	
-	/**
-	 * 构建一个空的filter
-	 * 
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午4:18:07
-	 */
-	public SensitiveFilter(){
-		
-	}
-	
-	/**
-	 * 加载一个文件中的词典，并构建filter<br/>
-	 * 文件中，每行一个敏感词条<br/>
-	 * <b>注意：</b>读取完成后会调用{@link BufferedReader#close()}方法。<br/>
-	 * <b>注意：</b>读取中的{@link IOException}不会抛出
-	 * 
-	 * @param reader 
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午4:21:06
-	 */
-	public SensitiveFilter(BufferedReader reader){
-		try{
-			for(String line = reader.readLine(); line != null; line = reader.readLine()){
-				put(line);
-			}
-			reader.close();
-		}catch(IOException e){
-			e.printStackTrace();
-		}
-	}
-	
-	/**
-	 * 增加一个敏感词，如果词的长度（trim后）小于2，则丢弃<br/>
-	 * 此方法（构建）并不是主要的性能优化点。
-	 * 
-	 * @param word
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午2:35:21
-	 */
-	public void put(String word){
-		if(word == null || word.trim().length() < 2){
-			return;
-		}
-		StringPointer sp = new StringPointer(word.trim());
-		// 计算头两个字符的hash
-		int hash = sp.nextTwoCharHash(0);
-		// 计算头两个字符的mix表示（mix相同，两个字符相同）
-		int mix = sp.nextTwoCharMix(0);
-		// 转为在hash桶中的位置
-		int index = hash & (nodes.length - 1);
-		
-		// 从桶里拿第一个节点
-		SensitiveNode node = nodes[index];
-		if(node == null){
-			// 如果没有节点，则放进去一个
-			node = new SensitiveNode(mix);
-			// 并添加词
-			node.words.add(sp);
-			// 放入桶里
-			nodes[index] = node;
-		}else{
-			// 如果已经有节点（1个或多个），找到正确的节点
-			for(;node != null; node = node.next){
-				// 匹配节点
-				if(node.headTwoCharMix == mix){
-					node.words.add(sp);
-					return;
-				}
-				// 如果匹配到最后仍然不成功，则追加一个节点
-				if(node.next == null){
-					new SensitiveNode(mix, node).words.add(sp);
-					return;
-				}
-			}
-		}
-	}
-	
-	/**
-	 * 对句子进行敏感词过滤
-	 * 
-	 * @param sentence 句子
-	 * @param replace 敏感词的替换字符
-	 * @return 过滤后的句子
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午4:16:31
-	 */
-	public String filter(String sentence, char replace){
-		// 先转换为StringPointer
-		StringPointer sp = new StringPointer(sentence);
-		
-		// 标示是否替换
-		boolean replaced = false;
-		
-		// 匹配的起始位置
-		int i = 0;
-		while(i < sp.length - 2){
-			/*
-			 * 移动到下一个匹配位置的步进：
-			 * 如果未匹配为1，如果匹配是匹配的词长度
-			 */
-			int step = 1;
-			// 计算此位置开始2个字符的hash
-			int hash = sp.nextTwoCharHash(i);
-			/*
-			 * 根据hash获取第一个节点，
-			 * 真正匹配的节点可能不是第一个，
-			 * 所以有后面的for循环。
-			 */
-			SensitiveNode node = nodes[hash & (nodes.length - 1)];
-			/*
-			 * 如果非敏感词，node基本为null。
-			 * 这一步大幅提升效率 
-			 */
-			if(node != null){
-				/*
-				 * 如果能拿到第一个节点，
-				 * 才计算mix（mix相同表示2个字符相同）。
-				 * mix的意义和HashMap先hash再equals的equals部分类似。
-				 */
-				int mix = sp.nextTwoCharMix(i);
-				/*
-				 * 循环所有的节点，如果非敏感词，
-				 * mix相同的概率非常低，提高效率
-				 */
-				for(; node != null; node = node.next){
-					/*
-					 * 对于一个节点，先根据头2个字符判断是否属于这个节点。
-					 * 如果属于这个节点，看这个节点的词库是否命中。
-					 * 此代码块中访问次数已经很少，不是优化重点
-					 */
-					if(node.headTwoCharMix == mix){
-						/*
-						 * 查出比剩余sentence小的最大的词。
-						 * 例如剩余sentence为"色情电影哪家强？"，
-						 * 这个节点含三个词从小到大为：“色情”、“色情电影”、“色情信息”。
-						 * 则取到的word为“色情电影”
-						 */
-						StringPointer word = node.words.floor(sp.substring(i));
-						/*
-						 * 仍然需要再判断一次，例如“色情信息哪里有？”，
-						 * 如果节点只包含“色情电影”一个词，
-						 * 仍然能够取到word为“色情电影”，但是不该匹配。
-						 */
-						if(word != null && sp.nextStartsWith(i, word)){
-							// 匹配成功，将匹配的部分，用replace制定的内容替代
-							sp.fill(i, i + word.length, replace);
-							// 跳过已经替代的部分
-							step = word.length;
-							// 标示有替换
-							replaced = true;
-							// 跳出for循环（然后是while循环的下一个位置）
-							break;
-						}
-					}
-				}
-			}
-			
-			// 移动到下一个匹配位置
-			i += step;
-		}
-		
-		// 如果没有替换，直接返回入参（节约String的构造copy）
-		if(replaced){
-			return sp.toString();
-		}else{
-			return sentence;
-		}
-	}
-
-}
-```
-
-### SensitiveNode.java
-
-
-```java
-package com.odianyun.util.sensi;
-
-import java.io.Serializable;
-import java.util.TreeSet;
-
-/**
- * 敏感词节点，每个节点包含了以相同的2个字符开头的所有词
- * 
- * @author ZhangXiaoye
- * @date 2017年1月5日 下午5:06:26
- */
-public class SensitiveNode implements Serializable{
-	
-	private static final long serialVersionUID = 1L;
-
-	/**
-	 * 头两个字符的mix，mix相同，两个字符相同
-	 */
-	protected final int headTwoCharMix;
-	
-	/**
-	 * 所有以这两个字符开头的词表
-	 */
-	protected final TreeSet<StringPointer> words = new TreeSet<StringPointer>();
-	
-	/**
-	 * 下一个节点
-	 */
-	protected SensitiveNode next;
-	
-	public SensitiveNode(int headTwoCharMix){
-		this.headTwoCharMix = headTwoCharMix;
-	}
-	
-	public SensitiveNode(int headTwoCharMix, SensitiveNode parent){
-		this.headTwoCharMix = headTwoCharMix;
-		parent.next = this;
-	}
-
-}
+然后，**在*********。
 ```
 ```
 
 
-### StringPointer.java
-
-```java
-package com.odianyun.util.sensi;
-
-import java.io.Serializable;
-import java.util.HashMap;
-import java.util.TreeMap;
-
-/**
- * 没有注释的方法与{@link String}类似<br/>
- * <b>注意：</b>没有（数组越界等的）安全检查<br/>
- * 可以作为{@link HashMap}和{@link TreeMap}的key
- * 
- * @author ZhangXiaoye
- * @date 2017年1月5日 下午2:11:56
- */
-public class StringPointer implements Serializable, CharSequence, Comparable<StringPointer>{
-	
-	private static final long serialVersionUID = 1L;
-
-	protected final char[] value;
-	
-	protected final int offset;
-	
-	protected final int length;
-	
-	private int hash = 0;
-	
-	public StringPointer(String str){
-		value = str.toCharArray();
-		offset = 0;
-		length = value.length;
-	}
+### 依赖
 
 
-	public StringPointer(char[] value, int offset, int length){
-		this.value = value;
-		this.offset = offset;
-		this.length = length;
-	}
+JDK 1.7版本及以上
 
 
-	/**
-	 * 计算该位置后（包含）2个字符的hash值
-	 * 
-	 * @param i 从 0 到 length - 2
-	 * @return hash值
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午2:23:02
-	 */
-	public int nextTwoCharHash(int i){
-		return 31 * value[offset + i] + value[offset + i + 1];
-	}
-	
-	/**
-	 * 计算该位置后（包含）2个字符和为1个int型的值<br/>
-	 * int值相同表示2个字符相同
-	 * 
-	 * @param i 从 0 到 length - 2
-	 * @return int值
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午2:46:58
-	 */
-	public int nextTwoCharMix(int i){
-		return (value[offset + i] << 16) | value[offset + i + 1];
-	}
-	
-	/**
-	 * 该位置后（包含）的字符串，是否以某个词（word）开头
-	 * 
-	 * @param i 从 0 到 length - 2
-	 * @param word 词
-	 * @return 是否？
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午3:13:49
-	 */
-	public boolean nextStartsWith(int i, StringPointer word){
-		// 是否长度超出
-		if(word.length > length - i){
-			return false;
-		}
-		// 从尾开始判断
-		for(int c =  word.length - 1; c >= 0; c --){
-			if(value[offset + i + c] != word.value[word.offset + c]){
-				return false;
-			}
-		}
-		return true;
-	}
-	
-	/**
-	 * 填充（替换）
-	 * 
-	 * @param begin 从此位置开始（含）
-	 * @param end 到此位置结束（不含）
-	 * @param fillWith 以此字符填充（替换）
-	 * @author ZhangXiaoye
-	 * @date 2017年1月5日 下午3:29:21
-	 */
-	public void fill(int begin, int end, char fillWith){
-		for(int i = begin; i < end; i ++){
-			value[offset + i] = fillWith;
-		}
-	}
-	
-	public int length(){
-		return length;
-	}
-	
-	public char charAt(int i){
-		return value[offset + i];
-	}
-	
-	public StringPointer substring(int begin){
-		return new StringPointer(value, offset + begin, length - begin);
-	}
-	
-	public StringPointer substring(int begin, int end){
-		return new StringPointer(value, offset + begin, end - begin);
-	}
-
-	@Override
-	public CharSequence subSequence(int start, int end) {
-		return substring(start, end);
-	}
-	
-	public String toString(){
-		return new String(value, offset, length);
-	}
-	
-	public int hashCode() {
-		int h = hash;
-		if (h == 0 && length > 0) {
-			for (int i = 0; i < length; i++) {
-				h = 31 * h + value[offset + i];
-			}
-			hash = h;
-		}
-		return h;
-	}
-	
-	public boolean equals(Object anObject) {
-        if (this == anObject) {
-            return true;
-        }
-        if (anObject instanceof StringPointer) {
-        	StringPointer that = (StringPointer)anObject;
-            if (length == that.length) {
-                char v1[] = this.value;
-                char v2[] = that.value;
-                for(int i = 0; i < this.length; i ++){
-                	if(v1[this.offset + i] != v2[that.offset + i]){
-                		return false;
-                	}
-                }
-                return true;
-            }
-        }
-        return false;
-    }
-
-	@Override
-	public int compareTo(StringPointer that) {
-		int len1 = this.length;
-        int len2 = that.length;
-        int lim = Math.min(len1, len2);
-        char v1[] = this.value;
-        char v2[] = that.value;
-
-        int k = 0;
-        while (k < lim) {
-            char c1 = v1[this.offset + k];
-            char c2 = v2[that.offset + k];
-            if (c1 != c2) {
-                return c1 - c2;
-            }
-            k++;
-        }
-        return len1 - len2;
-	}
-
-}
-```
 
 

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 
 	<groupId>com.odianyun.util</groupId>
 	<groupId>com.odianyun.util</groupId>
 	<artifactId>sensitive-words</artifactId>
 	<artifactId>sensitive-words</artifactId>
-	<version>1.0.1</version>
+	<version>1.0.2</version>
 	<packaging>jar</packaging>
 	<packaging>jar</packaging>
 
 
 	<name>sensitive-words</name>
 	<name>sensitive-words</name>

@@ -5,6 +5,7 @@ import java.io.IOException;
 import java.io.InputStreamReader;
 import java.io.InputStreamReader;
 import java.io.Serializable;
 import java.io.Serializable;
 import java.nio.charset.StandardCharsets;
 import java.nio.charset.StandardCharsets;
+import java.util.NavigableSet;
 
 
 /**
 /**
  * 敏感词过滤器，以过滤速度优化为主。<br/>
  * 敏感词过滤器，以过滤速度优化为主。<br/>
@@ -80,9 +81,14 @@ public class SensitiveFilter implements Serializable{
 	 * @author ZhangXiaoye
 	 * @author ZhangXiaoye
 	 * @date 2017年1月5日 下午2:35:21
 	 * @date 2017年1月5日 下午2:35:21
 	 */
 	 */
-	public void put(String word){
+	public boolean put(String word){
+		// 长度小于2的不加入
 		if(word == null || word.trim().length() < 2){
 		if(word == null || word.trim().length() < 2){
-			return;
+			return false;
+		}
+		// 两个字符的不考虑
+		if(word.length() == 2 && word.matches("\\w\\w")){
+			return false;
 		}
 		}
 		StringPointer sp = new StringPointer(word.trim());
 		StringPointer sp = new StringPointer(word.trim());
 		// 计算头两个字符的hash
 		// 计算头两个字符的hash
@@ -107,19 +113,26 @@ public class SensitiveFilter implements Serializable{
 				// 匹配节点
 				// 匹配节点
 				if(node.headTwoCharMix == mix){
 				if(node.headTwoCharMix == mix){
 					node.words.add(sp);
 					node.words.add(sp);
-					return;
+					return true;
 				}
 				}
 				// 如果匹配到最后仍然不成功，则追加一个节点
 				// 如果匹配到最后仍然不成功，则追加一个节点
 				if(node.next == null){
 				if(node.next == null){
 					new SensitiveNode(mix, node).words.add(sp);
 					new SensitiveNode(mix, node).words.add(sp);
-					return;
+					return true;
 				}
 				}
 			}
 			}
 		}
 		}
+		return true;
 	}
 	}
 	
 	
 	/**
 	/**
-	 * 对句子进行敏感词过滤
+	 * 对句子进行敏感词过滤<br/>
+	 * 如果无敏感词返回输入的sentence对象，即可以用下面的方式判断是否有敏感词：<br/><code>
+	 * String result = filter.filter(sentence, '*');<br/>
+	 * if(result != sentence){<br/>
+	 * &nbsp;&nbsp;// 有敏感词<br/>
+	 * }
+	 * </code>
 	 * 
 	 * 
 	 * @param sentence 句子
 	 * @param sentence 句子
 	 * @param replace 敏感词的替换字符
 	 * @param replace 敏感词的替换字符
@@ -165,6 +178,7 @@ public class SensitiveFilter implements Serializable{
 				 * 循环所有的节点，如果非敏感词，
 				 * 循环所有的节点，如果非敏感词，
 				 * mix相同的概率非常低，提高效率
 				 * mix相同的概率非常低，提高效率
 				 */
 				 */
+				outer:
 				for(; node != null; node = node.next){
 				for(; node != null; node = node.next){
 					/*
 					/*
 					 * 对于一个节点，先根据头2个字符判断是否属于这个节点。
 					 * 对于一个节点，先根据头2个字符判断是否属于这个节点。
@@ -175,26 +189,31 @@ public class SensitiveFilter implements Serializable{
 						/*
 						/*
 						 * 查出比剩余sentence小的最大的词。
 						 * 查出比剩余sentence小的最大的词。
 						 * 例如剩余sentence为"色情电影哪家强？"，
 						 * 例如剩余sentence为"色情电影哪家强？"，
-						 * 这个节点含三个词从小到大为：“色情”、“色情电影”、“色情信息”。
-						 * 则取到的word为“色情电影”
+						 * 这个节点含三个词从小到大为："色情"、"色情电影"、"色情信息"。
+						 * 则从“色情电影”开始向前匹配
 						 */
 						 */
-						StringPointer word = node.words.floor(sp.substring(i));
+						NavigableSet<StringPointer> desSet = node.words.headSet(sp.substring(i), true);
+						if(desSet != null){
+							for(StringPointer word: desSet){
 								/*
 								/*
-						 * 仍然需要再判断一次，例如“色情信息哪里有？”，
-						 * 如果节点只包含“色情电影”一个词，
-						 * 仍然能够取到word为“色情电影”，但是不该匹配。
+								 * 仍然需要再判断一次，例如"色情信息哪里有？"，
+								 * 如果节点只包含"色情电影"一个词，
+								 * 仍然能够取到word为"色情电影"，但是不该匹配。
 								 */
 								 */
-						if(word != null && sp.nextStartsWith(i, word)){
+								if(sp.nextStartsWith(i, word)){
 									// 匹配成功，将匹配的部分，用replace制定的内容替代
 									// 匹配成功，将匹配的部分，用replace制定的内容替代
 									sp.fill(i, i + word.length, replace);
 									sp.fill(i, i + word.length, replace);
 									// 跳过已经替代的部分
 									// 跳过已经替代的部分
 									step = word.length;
 									step = word.length;
 									// 标示有替换
 									// 标示有替换
 									replaced = true;
 									replaced = true;
-							// 跳出for循环（然后是while循环的下一个位置）
-							break;
+									// 跳出循环（然后是while循环的下一个位置）
+									break outer;
+								}
 							}
 							}
 						}
 						}
+						
+					}
 				}
 				}
 			}
 			}
 			
 			

@@ -529,7 +529,6 @@ pussy
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@@ -14,9 +14,21 @@ public class SensitiveFilterTest extends TestCase{
 	
 	
 	public void test() throws Exception{
 	public void test() throws Exception{
 		
 		
+		// 使用默认单例（加载默认词典）
 		SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
 		SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
-		
-		System.out.println(filter.filter("会上，主席进行了发言。", '*'));
+		// 向过滤器增加一个词
+		filter.put("婚礼上唱春天在哪里");
+		
+		// 待过滤的句子
+		String sentence = "然后，市长在婚礼上唱春天在哪里。";
+		// 进行过滤
+		String filted = filter.filter(sentence, '*');
+		
+		// 如果未过滤，则返回输入的String引用
+		if(sentence != filted){
+			// 句子中有敏感词
+			System.out.println(filted);
+		}
 		
 		
 	}
 	}
 	
 	
@@ -42,24 +54,22 @@ public class SensitiveFilterTest extends TestCase{
 			}
 			}
 		}
 		}
 		
 		
-		System.out.println(String.format("共加载 %d 行，%d 字符。", testSuit.size(), length));
+		System.out.println(String.format("待过滤文本共 %d 行，%d 字符。", testSuit.size(), length));
 		
 		
 		
 		
 		SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
 		SensitiveFilter filter = SensitiveFilter.DEFAULT;
 		
 		
 		int replaced = 0;
 		int replaced = 0;
 		
 		
-		for(String line: testSuit){
-			if(! line.contains("`")){
-				String result = filter.filter(line, '`');
-				if(result.contains("`")){
-					ps.println(line);
+		for(String sentence: testSuit){
+			String result = filter.filter(sentence, '*');
+			if(result != sentence){
+				ps.println(sentence);
 				ps.println(result);
 				ps.println(result);
 				ps.println();
 				ps.println();
 				replaced ++;
 				replaced ++;
 			}
 			}
 		}
 		}
-		}
 		ps.close();
 		ps.close();
 		
 		
 		long timer = System.currentTimeMillis();
 		long timer = System.currentTimeMillis();
@@ -67,7 +77,7 @@ public class SensitiveFilterTest extends TestCase{
 			filter.filter(line, '*');
 			filter.filter(line, '*');
 		}
 		}
 		timer = System.currentTimeMillis() - timer;
 		timer = System.currentTimeMillis() - timer;
-		System.out.println(String.format("共耗时 %1.3f 秒， 速度为 %1.1f字符/毫秒", timer * 1E-3, length / (double) timer));
+		System.out.println(String.format("过滤耗时 %1.3f 秒， 速度为 %1.1f字符/毫秒", timer * 1E-3, length / (double) timer));
 		System.out.println(String.format("其中 %d 行有替换", replaced));
 		System.out.println(String.format("其中 %d 行有替换", replaced));
 		
 		
 	}
 	}