倒排索引（Inverted Index）相关优化

倒排索引是一种用于快速搜索文档的数据结构，它将文档中的单词转换为词项（term），并将每个词项指向包含该词项的文档。为了提高倒排索引的效率和性能，可以进行以下优化：

1. 压缩倒排索引：对于包含大量重复词项的文档集合，可以使用压缩算法将倒排索引压缩，从而减少存储空间和搜索时间。

2. 利用布隆过滤器：倒排索引中包含了大量的词项，为了减少查询时的磁盘I/O操作，可以使用布隆过滤器来预先过滤掉不可能存在的词项，从而减少磁盘I/O操作次数。

3. 利用倒排索引的有序性：倒排索引中的词项是按照字典序排序的，可以利用这个有序性进行优化。例如，在搜索时可以使用二分查找算法快速定位词项的位置。

4. 增量更新：当文档集合发生变化时，需要对倒排索引进行增量更新。为了避免频繁的重建倒排索引，可以采用增量更新策略，即只更新新增或者删除的文档对应的倒排列表。

5. 分片技术：当倒排索引过大时，可以将其分片存储，从而减少单个倒排索引的大小，提高查询效率。

这些优化策略可以结合使用，以进一步提高倒排索引的效率和性能。

相关问题

def inverted_index(docs): index = {} for i, doc in enumerate(docs): for word in doc.split(): if word not in index: index[word] = set() index[word].add(i) return index # 读取文档集合 docs = [] with open("docs.txt", "r", encoding='utf-8') as f: for line in f: docs.append(line.strip()) # 输出倒排索引 index = inverted_index(docs) for word in sorted(index): print(word + ":", sorted(index[word]))优化一下这段代码

这段代码实现的是一个简单的倒排索引，对于小规模的文本集合来说已经足够。但对于大规模的文本集合，可以进行以下优化：

1. 使用Python的 `defaultdict` 类型代替普通的字典类型，避免了每次查询时需要判断键是否存在的开销，提高了索引构建的效率。

2. 为了避免在内存中存储过多的文档ID，可以使用一些压缩技术，如变长编码、前缀编码等，将文档ID列表压缩为一个连续的二进制串。

3. 对于一些常见的停用词，可以在构建索引前进行过滤，避免将这些无意义的单词也加入到索引中，浪费存储空间和查询时间。

优化后的代码如下所示：

from collections import defaultdict

def inverted_index(docs):
    index = defaultdict(list)
    for i, doc in enumerate(docs):
        for word in doc.split():
            index[word].append(i)
    return index

# 读取文档集合
docs = []
with open("docs.txt", "r", encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        docs.append(line.strip())

# 输出倒排索引
index = inverted_index(docs)
for word in sorted(index):
    print(word + ":", index[word])

在优化后的代码中，使用了 Python 的 `defaultdict` 类型，代替了原来的普通字典类型，避免了判断键是否存在的开销。另外，对于每个单词，使用 `list` 类型存储文档ID列表，避免了使用 `set` 类型存储文档ID的开销，同时也方便了后续的压缩操作。最后，使用 Python 内置的 `sorted` 函数按字典序排序输出结果。