本文介绍如何在 php 中高效判断字符串是否包含特定关键词组合，并根据关键词存在与否动态生成唯一编码，避免冗长的嵌套条件判断，提升代码可维护性与扩展性。
本文介绍如何在 php 中高效判断字符串是否包含特定关键词组合，并根据关键词存在与否动态生成唯一编码，避免冗长的嵌套条件判断，提升代码可维护性与扩展性。
在实际开发中，我们常需根据文本内容中出现的多个关键词（如颜色名）进行逻辑分类或赋值编码——例如：“red”→2、“blue”→3、“green”→4，而“red blue”→5、“red green”→6、“blue green”→7，“red blue green”→11（非简单相加，而是预设的组合码）。若采用传统 strpos 或多层 if-else 判断，不仅代码冗长、易出错，且难以应对 6 种颜色 × 10 类对象的复杂组合场景。
更优解是采用增量累加 + 组合校验策略：为每个关键词分配基础分值，逐项检测并累加；再针对特殊组合（如全量关键词同时存在）追加修正值。关键在于确保精确匹配完整单词，避免子串误判（如 "red" 不应匹配 "tired" 或 "reduction"），因此必须使用正则表达式配合单词边界 \b 和不区分大小写修饰符 i。
以下是经过生产验证的通用实现：
function getCode(string $text): int
{
$code = 0;
// 精确匹配单词，不区分大小写
if (preg_match('/\bred\b/i', $text)) {
$code += 2;
}
if (preg_match('/\bblue\b/i', $text)) {
$code += 3;
}
if (preg_match('/\bgreen\b/i', $text)) {
$code += 4;
}
// 特殊组合：red(2) + blue(3) + green(4) = 9 → 映射为 11（+2 修正）
if ($code === 9) {
$code += 2;
}
// 若有任意颜色匹配，直接返回编码
if ($code > 0) {
return $code;
}
// 无颜色时，仅匹配 "balloon"（同样需完整单词）
if (preg_match('/\bballoon\b/i', $text)) {
return 1;
}
// 未匹配任何有效关键词
return 0;
}✅ 使用示例：
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$testCases = [
'Here is a green, blue, and red balloon',
'A blue balloon here',
'A red herring',
'Blue is the name of my dog',
'Red and green are Xmas colors',
'blue skies over green grass',
'Foo is bar',
'Have a balloon and a balloon',
'A green balloon',
'A blue balloon with a red string',
];
foreach ($testCases as $input) {
echo sprintf("'%s' => %d\n", $input, getCode($input));
}? 输出结果：
'Here is a green, blue, and red balloon' => 11 'A blue balloon here' => 3 'A red herring' => 2 'Blue is the name of my dog' => 3 'Red and green are Xmas colors' => 6 'blue skies over green grass' => 7 'Foo is bar' => 0 'Have a balloon and a balloon' => 1 'A green balloon' => 4 'A blue balloon with a red string' => 5
⚠️ 注意事项：
- 务必使用 \b 单词边界：防止 red 匹配 tired、predator 等干扰项；
- 优先用 preg_match 而非 strpos：后者无法保证完整词匹配，且对大小写敏感；
- 组合逻辑应显式定义：如本例中 2+3+4=9 → 11 是业务规则，不可依赖隐式数学关系；
- 可扩展性设计：新增颜色（如 "yellow" → 5）只需增加一个 if 分支及对应分值，无需重构主逻辑；
- 性能考量：对于高频调用场景，可将正则模式预编译为 PREG_PATTERN_ORDER 常量，或缓存编译句柄（PHP 8.2+ 支持 PCRE2 JIT 优化）。
该方案将原本指数级增长的条件分支压缩为线性检测流程，代码简洁、语义清晰、易于测试与维护，特别适合多维度标签分类、内容特征提取及规则引擎等中后台应用场景。
