倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎和信息检索系统中的一个关键数据结构，它允许快速进行全文搜索。在倒排索引中，文档的内容被分析并分割成一系列的词条（tokens），然后每个词条被映射到包含它的所有文档列表。
倒排索引的结构
倒排索引通常由两个主要的组件构成：
- 词条词典（Term Dictionary）：一个包含所有独特词条的集合，通常每个词条都有一个唯一的标识符（如ID）。
- 倒排列表（Inverted List）：对于词典中的每个词条，都有一个倒排列表，其中包含了所有包含该词条的文档的标识符列表。
例如，假设我们有以下文档集合：
- 文档1：我来到北京清华大学
- 文档2：来到北京不容易
- 文档3：清华大学是一个好学校
将这些文档分析并构建倒排索引后，我们可能会得到以下结构：
词条词典：
{
'我': [1],
'来到': [1, 2],
'北京': [1, 2],
'清华大学': [1, 3],
'一个': [3],
'好': [3],
'学校': [3]
}
倒排列表：
{
1: ['来到', '北京', '清华大学'],
2: ['来到', '北京'],
3: ['清华大学', '一个', '好', '学校']
}
搜索过程
当用户提交一个查询时，搜索系统会解析查询并查找倒排索引中的相关词条。然后，它会收集所有包含这些词条的文档标识符，并按照某种排序策略（如文档得分）返回最相关的文档。
优点
- 高效检索：倒排索引允许快速的全文搜索，因为只需要遍历倒排列表即可找到包含特定词条的文档。
- 灵活的查询：支持各种复杂的查询操作，如布尔查询、短语查询、范围查询等。
- 易于扩展：新文档的添加和旧文档的更新只需要对倒排索引进行简单的修改。
缺点
- 空间复杂度：倒排索引通常需要大量的存储空间，特别是对于大规模的文档集合。
- 更新代价：当文档集合发生变化时（如文档添加或删除），倒排索引需要进行相应的更新，这可能是一个代价较高的操作。
在实际应用中，倒排索引是搜索引擎的核心组成部分，它使得快速、高效的信息检索成为可能。许多流行的搜索引擎系统，如Elasticsearch和Solr，都内置了倒排索引的支持。