如下图： 倒排索引的构建方法 为了便于浏览，我们交换了上表的行和列，并将单词按字典序排序： 倒排索引中的术语 对于每种作为检索对象的数据，构建索引的单位都是不同的。...查找时只 需要先从词典中找出各个单词，然后分别获取这些单词的倒排列表并加 在一起，由此计算出包含在各个倒排列表中的文档编号的交集。 将单词的位置信息加入倒排文件中 文档级别的倒排文件。...但是相比于词 素解析，在同一个文档中使用 N-gram 产生的词元通常较多。 1-5 实现倒排索引 实现词典 为了能够快速地获取到对应着单词的倒排列表，通常 都会使用哈希表、树等数据结构。...1-6 使用倒排索引进行检索 使用倒排索引的检索处理流程 ① 获取查询中每个单词的倒排列表； ② 根据布尔检索，获取符合检索条件的文档编号； ③ ’ 计算符合检索条件的文档和查询的匹配度；...使用具体示例加深对检索处理流程的理解 如果能 够找到一个在所有倒排列表中都出现过的文档编号，那么就将它所指向 的文档加入到候选检索结果中。
由于单词词典通常很大，直接查找可能会很慢，因此Elasticsearch会使用词项索引来加速这个过程。 一旦找到了查询词，Elasticsearch就获取与之关联的倒排列表。...这些倒排列表记录了包含查询词的所有文档的ID以及相关信息。 Elasticsearch可以根据需要合并多个倒排列表，并根据相关性算法对结果进行排序，最终返回给用户。...使用上面的文档集合作为例子，词项字典可能如下： The quick brown fox foxes jump over lazy dogs are not 每个单词都按照某种顺序（例如字典序）排列，并且每个单词都有一个指针或引用...在词典中查找：一旦定位到了可能的区块，系统就可以在词典（Term Dictionary）中按照其内部的数据结构（如排序数组、B树等）进行精确的查找。...跳跃表：对于大型倒排列表，Elasticsearch使用了一种称为跳跃表的数据结构来加速查询。 前缀共享：单词词典中的单词可以通过共享前缀来减少存储空间。
在ASP.Net Core 2.0的项目里, 我使用Entity Framework Core 2.0 作为ORM....有人习惯把数据库的连接字符串写在appSettings.json里面, 有的习惯写死在程序里, 有的习惯把它放在launchSettings.json里面(只放在这里的话迁移命令就找不到连接字符串了吧)...在查看了efcore, asp.netcore文档以及搜索so以后, 我找到了第一个差劲的解决办法: 使用env命令, 它会设定环境变量并且之后后边跟着的命令...., 设置的这个环境变量只对它后边跟着的命令有效...所以如果想再次迁移的话, 就需要再输入一边这串命令: ?...如果系统不支持环境变量名里面有冒号:, 那么请使用两个下划线代替冒号.
倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图3-5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作，如果没有找到这个单词，说明文档集合内没有任何文档包含单词，则搜索结果为空。
在ASP.Net Core 2.0的项目里, 我使用Entity Framework Core 2.0 作为ORM....有人习惯把数据库的连接字符串写在appSettings.json里面, 有的习惯写死在程序里, 有的习惯把它放在launchSettings.json里面(只放在这里的话迁移命令就找不到连接字符串了吧)...在查看了efcore, asp.netcore文档以及搜索so以后, 我找到了第一个差劲的解决办法: 使用env命令, 它会设定环境变量并且之后后边跟着的命令...., 设置的这个环境变量只对它后边跟着的命令有效…所以如果想再次迁移的话, 就需要再输入一边这串命令: 所以这个办法是不可取的. 2....tabs=basicconfiguration#configuration-by-environment 如果系统不支持环境变量名里面有冒号:, 那么请使用两个下划线代替冒号.
倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...以图7为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作
倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...B树形成了层级查找结构，中间节点用于指出一定顺序范围的词典项目存储在哪个子树中，起到根据词典项比较大小进行导航的作用，最底层的叶子节点存储单词的地址信息，根据这个地址就可以提取出单词字符串。 ?
什么是Elasticsearch的正向索引和倒排索引？ 首先，要明确的是，Elasticsearch本质上只使用倒排索引来实现高效的搜索和查询功能。...倒排索引的结构： 词典（Term Dictionary）：包含所有单词的列表，每个单词指向一个或多个倒排列表。...倒排列表（Posting List）：对于每个单词，包含一个列表，其中记录了包含该单词的文档ID和该单词在文档中的位置信息。...倒排列表： Elasticsearch: [文档1的ID, 位置1; 文档2的ID, 位置1] is: [文档1的ID, 位置2] a: [文档1的ID, 位置3] … (其他单词的倒排列表) efficiently...2; “you”, 位置3; …] 注意：在Elasticsearch的实际实现中，并不直接使用正向索引进行搜索。
所谓的一次一文档，就是以倒排列表中包含的文档为单位每次将其中某个文档与査询的最终相似性得分 计算完毕，然后开始计算另外一个文档的最终得分，直到所有文档的得分都计算完毕为止。...图3-1是一次一文档的计算机制示意图，为了便于理解，圈中对于两个单词的倒排列表 中的公共文档（文档1和文档4)进行了对齐。...2) 随后搜索系统开始处理文档2， 因为文档2只在"技术"这个词汇的倒排列表中，所以 根据相应的TF和IDF计算相似性后，即可得出文挡2和用户查询的相似性得分。...，即计算过程是"先纵 向再横向"； 而一次一单词则是来取"先横向再纵向"的方式，即首先将某个单词对应的倒排 列表中的每个文档ID都计算一个部分相似性得分，也就是说，在单词一文档矩阵中首先进行...横向移动，在计算完毕某个单词倒排列表中包含的所有文档后，接着计算下一个单词倒排列表 中包含的文档ID， 即进行纵向计算，如果发现某个文档m已经有了得分，则在原先得分基础 上进行累加。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构...以图为例，假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作...B树形成了层级查找结构，中间节点用于指出一定顺序范围的词典项目存储在哪个子树中，起到根据词典项比较大小进行导航的作用，最底层的叶子节点存储单词的地址信息，根据这个地址就可以提取出单词字符串。 ?
如上图所示，倒排索引主要由单词词典和倒排文件组成，单词词典存放在内存中，是组成所有文档的单词的集合，单词词典内的每条索引项记载了单词本身的一些信息和指向倒排列表的指针，通过这个指针就可以找到对应的倒排列表...，而倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表和单词在文档中出现的位置信息，每条记录称为倒排向项。...常用的数据结构有哈希加链表和树形词典结构。 ? 主体部分是哈希表，哈希表的每一项都会保存一个指针，指针指向冲突链，冲突链中保存相同哈希值的单词，不同的单词可能存在相同的哈希值，所以会形成链表结构。...主要利用B树高效查找的特点。B树和哈希的查找方式不同，需要字典项进行排序，而哈希并不要求此过程，形成层级查找结构，先找到子树，再进行顺序遍历即可找到匹配的叶子节点。...倒排列表 倒排列表主要记录那些文档包含某个单词，一个单词会被很多文档包含，这里记录的是文档编号(docId),单词在这个文档出现的TF,以及单词在文档的哪些位置出现，最终形成倒排项。 ?
），包含这个单词的一系列倒排索引项形成了列表结构，这就是某个单词对应的倒排列表。...图1是倒排列表的示意图，在文档集合中出现过的所有单词及其对应的倒排列表组成了倒排索引。...， 2）使用hash去重单词term 3）对单词生成倒排列表 倒排列表就是文档编号DocID，没有包含其他的信息（如词频，单词位置等），这就是简单的索引。...这就是单词word对应的倒排列表。通过 这种方式就可以建立简单的倒排索引，在Reduce阶段也可以做些复杂操作，获得形式更为复杂的倒排索引。...；一旦临时索引将指定内存消耗光，即进行一次索引合并，这里需要倒排文件里的倒排列表存放顺序已经按照索引单词字典顺序由低到高排序，这样直接顺序扫描合并即可。
下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图1所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。...在图2中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...图3是一个相对复杂些的倒排索引，与图3的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...，计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算。...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同
你可使用动态规划来编写下国际跳棋的AI算法，这将在第9章讨论。 对于每种算法，本书都将首先进行描述并提供示例，再使用大O表示法讨论其运行时间，最后探索它可以解决的其他问题。...1.1.1 性能方面 好消息是，本书介绍的每种算法都很可能有使用你喜欢的语言编写的实现，因此你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处。...假设你要在字典中查找一个单词，而该字典包含240 000个单词，你认为每种查找最多需要多少步？ 如果要查找的单词位于字典末尾，使用简单查找将需要240 000步。...使用二分查找时，每次排除一半单词，直到最后只剩下一个单词。 因此，使用二分查找只需18步——少多了！一般而言，对于包含n个元素的列表，用二分查找最多需要log2n步，而简单查找最多需要n步。...为此，可考虑前往这些城市的各种可能顺序。 对于每种顺序，他都计算总旅程，再挑选出旅程最短的路线。5个城市有120种不同的排列方式。因此，在涉及5个城市时，解决这个问题需要执行120次操作。
** 求排列是外层遍历背包，内层遍历物品。 所以，本题我们也是采用这种遍历方式进行。...同时， 因为对于数组中的银币的数量是无限制的， 所以我们可以一直使用同一个， 所以在内层遍历背包的时候需要正序遍历， 这样就可以保证同一个硬币被多次使用了。...题目 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。...请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。 注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。...注意，你可以重复使用字典中的单词。
在变量名中使用大写字母虽然不会导致错误，但避免使用大写字母是个不错的主意。 下面我们一一介绍每种数据类型。 字符串 字符串 就是一系列字符。...在这段代码中，我们通过name.title()调用了字符串自身的一个函数title()，这个函数的作用就是将每个单词的首字母大写。...方法sort() 让你能够较为轻松地对列表进行排序。假设你有一个水果列表，并要让其中的水果按字母顺序排列。为简化这项任务，我们假设该列表中的所有值都是小写的。...，所以该方法是不会对原列表进行任何修改的。...元组 元组看起来就像列表，但使用圆括号而不是方括号来标识。定义元组后，就可以使用索引来访问其元素，就像访问列表元素一样。
倒排文件 所有单词的倒排列表顺序的存储在磁盘的某个文件里，这个文件即被称为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。...单词词典 单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合，单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。...单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它是用来维护文档集合中所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表。...对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含了几十万甚至上百万的不同单词， 快速定位某个单词直接决定搜索的响应速度，所以我们需要很高效的数据结构对单词词典进行构建和查找。
原版Wordle游戏里有一个数量12972的总单词列表，都能作为猜测词使用。 另外有一个2315个单词的列表，只有这些单词会出现在答案里(据说是游戏作者的女朋友挑选的)。...因为游戏是用Javascript写的，数据都在客户端，这些数据直接可以从源码里找到。 不过3Blue1Brown觉得让程序利用答案列表的话有点像作弊了，他果断给自己加大难度，只考虑总单词列表。...用同样的方法，可以再计算第二步、第三步猜测能消除的信息熵。 根据这些计算结果，程序就可以在每一次猜测时，选择所有可能单词里能消除信息熵最多的那个。...最终成绩逼近理论极限 成绩不够好的一个问题出在每个单词作为答案的可能性其实并不相同。...这里还遇到一个问题，比如which和braid的出现频率相差1000倍，但都可以算是常见单词，出现在答案列表里的可能性相差不大。 解决办法就是用Sigmoid函数做处理，让更多数据靠近0或1。
一般替代密码法 凯撒挪移式密码只有25种，但如果我们随意指定字母间的对应关系，这样就可以产生26! 种密码，这就是一般替代密码。 每种密码法都可以视为某种一般加密法--称为算法加上密钥的组合。...凯撒挪移密码的密钥就是挪移位数，对于一般替代法，密钥可以是任意单词或词组，剩下的字母按顺序排列到后面即可，而不用全部字母随机重排。...因此跟不需要检查所有的可能密钥，只要分析一下密文里各个符号出现的频率，然后与明文字母对应起来，就可以揭开加密信息的内容了。这种方法称为频率分析法。...另一种方式是故意拼错字，这样也可以扭曲正常字母的频率分布。还有一种是改变对应方式，现在是一个字母对应一个字母，我们可以使用一个或多个符号来代替一个单词，不过这样的方式得编写一本密码簿，很不方便。...，用完即毁，每把密钥只使用一次，这个系统就称为单次密钥簿法。
就会将关键词进行特征转换，转换成一个带有权值的特征向量，之后就能够和每个网页的特征向量进行相似度匹配，比如余弦相似性度量等，最后对匹配的结果排序就可以。...构造网页的统计信息，如图二所看到的。 图二 倒排索引示意图 在倒排索引结构中，每个单词都相应一个倒排列表。...倒排列表记载了出现过某个单词的全部网页的列表和单词在该网页中出现的位置信息或者词频。比如，单词1出如今网页6和10中，词频各自是a1和a2。...差点儿全部的指纹都可能会出现。这时採用散列表结构就没有什么优势，能够直接分配一个大数组来存放全部的指纹，然后每个指纹都指向一个该指纹相应的倒排列表。如图四所看到的。...每个指纹伴随有一个时间属性； 对每个提取的指纹都查找倒排索引表，获得该指纹相应的倒排列表； 将倒排列表中每个音乐相应的时间和提取的指纹相应的时间进行相减。假设时间差大于零。
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