倒排索引在分布式系统中的构建与管理

# 章节一：倒排索引概述

## 1.1 什么是倒排索引
倒排索引（Inverted Index）是信息检索领域中常用的一种数据结构，用于存储某个单词在文档中出现的位置。它的基本结构是由单词到文档的映射，通过倒排列表可以快速检索出包含某个单词的文档。倒排索引在搜索引擎、大数据分析等领域有着广泛的应用。

# Python代码示例
class InvertedIndex:
    def __init__(self):
        self.index = {}

    def add_document(self, document_id, text):
        for word in text.split():
            if word in self.index:
                self.index[word].append(document_id)
            else:
                self.index[word] = [document_id]

    def search(self, word):
        return self.index.get(word, [])

上述示例中，我们利用字典构建了简单的倒排索引结构，通过 add_document 方法向索引中添加文档，并使用 search 方法查询包含特定单词的文档列表。

## 1.2 倒排索引在搜索引擎中的应用
搜索引擎利用倒排索引来快速检索包含用户关键词的网页或文档，并根据相关性进行排序。通过倒排索引，搜索引擎可以在海量文档中高效地定位到包含用户搜索关键词的内容，极大地提升了检索效率。

// Java代码示例
public class InvertedIndex {
    Map<String, List<String>> index = new HashMap<>();

    public void addDocument(String documentId, String text) {
        for (String word : text.split("\\s+")) {
            index.computeIfAbsent(word, k -> new ArrayList<>()).add(documentId);
        }
    }

    public List<String> search(String word) {
        return index.getOrDefault(word, Collections.emptyList());
    }
}

以上是用Java语言实现的简单倒排索引类，在 addDocument 方法中构建倒排索引，在 search 方法中根据关键词查询相关文档。

## 1.3 倒排索引的基本原理
倒排索引的基本原理是通过扫描文档集合，对于每个文档提取出单词及其出现的位置信息，然后构建倒排列表。倒排列表包含了单词及其出现的文档编号，通过这种方式可以快速找到包含某个单词的文档集合。

// Go语言代码示例
type InvertedIndex map[string][]string

func (index InvertedIndex) AddDocument(documentId string, text string) {
    words := strings.Fields(text)
    for _, word := range words {
        index[word] = append(index[word], documentId)
    }
}

func (index InvertedIndex) Search(word string) []string {
    return index[word]
}

以上是用Go语言实现的倒排索引结构，通过 map 存储倒排列表，AddDocument 方法用于添加文档，Search 方法用于查询包含特定单词的文档列表。

通