輕松掌握反向索引資料結構提高搜尋效率知識點

1、介紹

反向索引又稱為反向索引，反向索引将每個詞映射到包含它的文檔，而不是将文檔映射到包含它的詞。這樣的索引結構可以快速定位包含特定詞條的文檔。如Elasticsearch就有使用了反向索引的資料結構

使用反向索引的好處是，在索引建立後，查詢時隻需對反向索引進行搜尋，而不需要周遊整個對象集合。這種方式能夠極大地減少搜尋的時間複雜度，提高查詢的效率。

2、java實作反向索引執行個體

使用反向索引可以高效地查詢一個資料量非常大的對象集合中的資料。下面是一般的步驟：

1、建立反向索引

首先，需要對對象集合進行預處理，将每個對象的屬性進行分詞或标記化，并建構反向索引。反向索引會記錄每個詞或标記出現的位置，以及該詞或标記對應的對象清單。

2、查詢解析

當有查詢請求時，需要對查詢進行解析，将查詢語句轉換成反向索引所能了解的結構。這可能涉及到分詞、去除停用詞、轉換為小寫等處理。

3、搜尋比對

利用反向索引快速定位包含查詢詞的文檔。根據查詢詞在反向索引中的記錄，找到與查詢詞比對的文檔清單。

4、結果排序和過濾

對搜尋結果進行排序和過濾，根據相關性、評分等規則對文檔進行排序，隻保留符合條件的文檔。

5、代碼

import java.util.*;

public class InvertedIndex {
    private Map<String, Set<Integer>> invertedIndex; // 反向索引

    public InvertedIndex() {
        invertedIndex = new HashMap<>();
    }

    public void indexObject(int objectId, String[] tokens) {
        for (String token : tokens) {
            token = token.toLowerCase(); // 統一轉換為小寫

            if (!invertedIndex.containsKey(token)) {
                invertedIndex.put(token, new HashSet<>());
            }
            invertedIndex.get(token).add(objectId);
        }
    }

    public Set<Integer> search(String query) {
        String[] tokens = query.toLowerCase().split(" "); // 将查詢進行分詞并轉換為小寫

        Set<Integer> result = new HashSet<>(invertedIndex.get(tokens[0])); // 初始化結果集

        // 對每個查詢詞，取其對應的文檔ID的交集作為最終結果
        for (int i = 1; i < tokens.length; i++) {
            String token = tokens[i];
            if (invertedIndex.containsKey(token)) {
                Set<Integer> docIds = invertedIndex.get(token);
                result.retainAll(docIds);
            } else {
                result.clear(); // 如果某個查詢詞不存在于索引中，則結果集為空
                break;
            }
        }
        return result;
    }
}           

使用示例：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        InvertedIndex invertedIndex = new InvertedIndex();

        // 假設有一個資料集合，每個對象有一個ID和一些文本屬性
        List<DataObject> dataObjects = getDataObjects();

        // 建構反向索引
        for (DataObject obj : dataObjects) {
            invertedIndex.indexObject(obj.getId(), tokenizeText(obj.getText()));
        }

        // 查詢
        String query = "example query";
        Set<Integer> searchResult = invertedIndex.search(query);
        System.out.println("Search result for query \"" + query + "\":");
        for (Integer objectId : searchResult) {
            System.out.println("Object ID: " + objectId);
        }
    }

    // 将文本分詞為單詞數組
    private static String[] tokenizeText(String text) {
        return text.split("\\s+"); // 這裡簡單地按空格進行分詞
    }

    // 擷取示例資料集合
    private static List<DataObject> getDataObjects() {
        List<DataObject> dataObjects = new ArrayList<>();
        dataObjects.add(new DataObject(1, "This is an example text."));
        dataObjects.add(new DataObject(2, "Another example for testing."));
        dataObjects.add(new DataObject(3, "Yet another example."));
        return dataObjects;
    }
}

class DataObject {
    private int id;
    private String text;

    public DataObject(int id, String text) {
        this.id = id;
        this.text = text;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public String getText() {
        return text;
    }
}           

這隻是一個簡單示例，真實場景中可能需要更多的處理、優化和擴充。例如，可以添加停用詞過濾、詞幹提取等文本預處理步驟，以及支援更複雜的查詢文法和相似度算法。