fst存词典跳表存倒排
时间: 2024-01-01 18:04:57 浏览: 32
fst(有限状态自动机)可以用来存储词典,它是一种基于状态转移的数据结构。在 fst 中,每个状态都有一个输出标签和多个转移,每个转移都有一个输入标签、输出标签和目标状态。词典中的每个单词可以表示为一系列的输入标签,而输出标签则可以是该单词的词性或其他相关信息。使用 fst 存储词典可以实现快速的单词查询和前缀匹配。
跳表(skip list)是一种基于链表的数据结构,它可以用来存储有序的数据。在跳表中,每个节点都包含一个值和多个指针,这些指针可以跳过一些节点,从而实现快速的查找。在倒排索引中,可以使用跳表来存储每个单词出现的位置。
因此,可以使用 fst 存储词典,使用跳表存储倒排索引。这样可以实现高效的单词查询和文档检索。
相关问题
es倒排索引的实现原理
回答: Elasticsearch中的倒排索引实现基于Lucene的倒排索引。倒排索引的核心原理是将文档中的每个词项与该词项所在的文档进行关联。具体的实现包括倒排表、词项字典和词项索引。倒排表(Posting List)存储了每个词项所在的文档列表,词项字典(Term Dictionary)存储了所有词项的信息,词项索引(Term Index)则用于查找词项的位置。为了减小倒排表的大小,通常会使用压缩算法,如FOR(Frame Of Reference)和RBM(RoaringBitmap)。此外,还有字典树(Trie)和FST(Finite State Transducer)用于构建倒排索引和实现快速的前缀搜索。Es中FST的构建过程涉及到存储对象、参数和源码实现。
elasticsearch FST
FST在Elasticsearch中指的是有限状态转换器(Finite State Transducer)。它是一种数据结构,类似于字典,用于高效地存储和查找键值对。FST可以用来存储所有的Term,并利用前缀和后缀的重复来减小存储空间,这样可以将Term Index放入内存中,从而提高查找效率。FST在Lucene 4.0版本以后被引入到Elasticsearch中,用于快速定位所查单词在字典中的位置。通过FST,可以以O(length(key))的复杂度来查找键对应的值,也就是说查找复杂度仅取决于所查找的键的长度。FST的边上包含了键的元素(label)和对应的值(out),值可以是数字或字符串,但要求值必须满足叠加性。