关于建立倒排表搜索的一点心得

这几天刚刚用C写了一个关于倒排表搜索词条的程序，程序的效果还是可以，但是当词条数量增加后，算法的效率会大大降低。

这里将对算法进行简述，并总结得失。

一， 数据结构

将有两个文件作为索引的可持久化被保存。第一个我称为dictionary，第二个被称为data。

dictionary用来存储索引，其中索引是有序的。其中的每条索引数据包含代表该索引的一个HASH值，索引在data文件中第一次出现的位置FIRPOS和最后一次出现的位置LASTPOS

data用来存储所有出现过的词条，按照词条出现的顺序进行排列，每条数据记录该词条出现的位置和与该词条有同样HASH值的下一个词条位置。

二， 算法流程

初始化data和dic两个容器，用于在内存里存放data和dictionary两个文件，并建立对应的结构体——在面向对象语言中可以定义为类

读入要建立索引的数据（这里常常需要一个运行良好的分词器，推荐Python的Jieba分词，对中文分词的支持很好，其他语言可以通过运行一个python脚本来生成一个分词结果，然后再读入），加入data容器中

计算索引hash值，查找其在dic容器里的位置（可以假定dic容器里数据是有序的，因为我们在算法步骤中会维护其有序性），然后维护dictionary中的最后位置LASTPOS。（维护过程详见伪代码）最后回到第二步，重复，直到没有可以读入的数据为止，索引建立成功。

伪代码如下：

while (!eof)
{
tempData = ReadData;
Data = Divice(tempData);
loop:
hash(Data[i].value);
pos = find(Data[i].value) in dic.LASTPOS;
if pos == -1
new dic for Data[i].value;
else
/*以下就是维护的过程*/
dic[pos].next = i;
dic.LASTPOS = i;
sort(dic);
//结束维护
endloop;

}

三， 总结得失

这个算法总的来说在数据索引较小的时候，因为dictionary有序，find过程可以用二分查找来优化，然而这也引入了一个不好的地方——在索引数非常多的时候，每一步都排序的复杂度会非常大。

即使有人推荐我用希尔排序，效果也并不是很好。所以我想到了对于dic容器，不用队列，而使用树结构，可以方便的做到查找和搜寻。可以尝试采用二叉搜索或者效率更高的红黑树（因为某些索引或许特别的长，这时候采用红黑树来降低树的高度很有必要）、

目前我还没有尝试过用树来优化。其实是因为我项目的问题，即使用二叉搜索树来做也很难让索引和一个int范围内的值产生一一对应。

这也将是我下一步将解决的问题。