3、倒排索引算法实现，输出反向索引字典，实现关键词的查询（即输入关键词，输出所有满足条件的文档编号）。

倒排索引（Inverted Index）是一种常用的文本检索技术，用于快速查找包含某个关键词的文档。倒排索引的核心思想是将文档中的关键词与文档编号建立映射关系，从而可以快速地查找包含某个关键词的文档。

下面是一个简单的倒排索引算法实现，可以输出反向索引字典，并实现关键词的查询：

def build_inverted_index(docs):
    """构建倒排索引"""
    inverted_index = {}
    for doc_id, doc in enumerate(docs):
        for word in doc.lower().split():
            if word not in inverted_index:
                inverted_index[word] = set()
            inverted_index[word].add(doc_id)
    return inverted_index

def query(inverted_index, query_str):
    """查询文档编号"""
    doc_ids = set()
    for word in query_str.lower().split():
        if word in inverted_index:
            doc_ids = doc_ids.union(inverted_index[word])
    return doc_ids

# 测试
docs = ["This is the first document.", "This is the second document.", "Third document. Document number three.", "Number four. To repeat, number four."]
inverted_index = build_inverted_index(docs)
print(inverted_index)

# 查询
query_str = "document"
doc_ids = query(inverted_index, query_str)
print("包含关键词'{}'的文档编号: {}".format(query_str, doc_ids))

在上面的代码中，我们首先定义了一个`build_inverted_index`函数，用于构建倒排索引。具体实现方式是遍历每个文档，将文档中出现的关键词与文档编号建立映射关系，并存储到一个字典中。这里为了简化，我们将文档编号直接使用索引值表示。例如，第一个文档的编号为0，第二个文档的编号为1，以此类推。

接着，我们定义了一个`query`函数，用于查询包含某个关键词的文档编号。具体实现方式是遍历查询关键词中的每个词，查找对应的文档编号集合，并将结果合并。最后返回合并后的文档编号集合。

在测试代码中，我们使用了一个包含4个文档的示例数据集。首先调用`build_inverted_index`函数构建倒排索引，并输出反向索引字典。然后使用`query`函数查询包含关键词`document`的文档编号，并输出结果。

需要注意的是，上面的实现方式对于大规模的数据集可能会存在存储空间和查询效率的问题。实际应用中，需要考虑采用更为高效的算法和数据结构进行优化。