1.简介

倒排索引（Inverted Index）是信息检索系统中最常用的数据结构之一，它用来存储在全文搜索下某个单词存在于哪些文档或数据记录中。与传统的正排索引（文档到关键词的映射）不同，倒排索引建立了从关键词到文档的映射，这大大提高了搜索查询的效率。

2.基本原理

倒排索引主要由两部分组成：单词词典（Lexicon）和倒排列表（Inverted List）。单词词典是所有文档的单词集合，每个单词都指向其对应的倒排列表。倒排列表记录了单词在哪些文档中出现，以及在该文档中的位置信息等。

3.构建过程

构建倒排索引的过程通常包括以下步骤：

1. 文档分词：将每个文档分割成独立的单词或术语。
2. 建立单词词典：收集所有文档中的唯一单词，并为每个单词分配一个唯一的标识符。
3. 生成倒排列表：对于单词词典中的每个单词，找出包含该单词的所有文档，并记录单词在文档中的位置信息。

假设我们有三个文档：

Doc1: "The quick brown fox jumped over the lazy dog."
Doc2: "Quick foxes jump over lazy dogs in summer."
Doc3: "Lazy dogs don't jump high."

构建倒排索引的步骤如下：

分词：

• Doc1: the, quick, brown, fox, jumped, over, the, lazy, dog
• Doc2: quick, foxes, jump, over, lazy, dogs, in, summer
• Doc3: lazy, dogs, don’t, jump, high

建立单词词典：

• the, quick, brown, fox, jumped, over, lazy, dog, foxes, jump, dogs, in, summer, don’t, high

生成倒排列表：

• the: [Doc1(1, 8), Doc2(无)]
• quick: [Doc1(2), Doc2(1)]
• fox: [Doc1(4), Doc2(2)]

这里的数字表示单词在文档中的位置（通常是单词在文档中的序号，实际中可能更复杂，如偏移量等）。

3.1.代码示例

# 假设文档集已经分词  
documents = {  'Doc1': ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog'],  'Doc2': ['quick', 'foxes', 'jump', 'over', 'lazy', 'dogs', 'in', 'summer'],  'Doc3': ['lazy', 'dogs', "don't", 'jump', 'high']  
}  # 构建倒排索引  
inverted_index = {}  for doc_name, words in documents.items():  for word in words:  if word not in inverted_index:  inverted_index[word] = []  # 记录单词在文档中的位置（这里简化为只记录文档名）  inverted_index[word].append(doc_name)  # 打印倒排索引  
for word, doc_list in inverted_index.items():  print(f"{word}: {doc_list}")

这段代码会输出每个单词及其在哪些文档中出现。请注意，这只是一个基本示例，并没有处理单词的位置信息或文档权重等高级特性。在实际应用中，倒排索引的构建和查询会更加复杂和高效。

4.总结

倒排索引是一种高效、可扩展的查询数据结构，在搜索引擎和信息检索等领域具有广泛的应用前景。