索引压缩：词典压缩与倒排列表压缩实战（Python代码）

索引压缩实战：词典压缩与倒排列表压缩（Python代码）本文将带你学习如何在数据量不大的情况下，使用Python实现索引的压缩，包括词典压缩和倒排列表压缩。**为什么要进行索引压缩？**索引压缩可以有效减少存储空间并提高查询效率，这对资源有限的搜索引擎尤为重要。**实现步骤：**1. 构建词典： 使用哈希表存储单词和其对应的倒排列表。2. 压缩词典： 将词典中的单词映射到数组索引，实现压缩存储。3. 压缩倒排列表： 对倒排列表排序，并将排序后的结果存储为数组，实现压缩存储。**Python代码示例：**pythonimport collectionsimport numpy as npimport osimport re# 建立单词词典（使用哈希表）word_dict = collections.defaultdict(set)# 构建倒排列表和建立索引def build_index(): # 遍历网页文件 for file_name in os.listdir('webpages'): with open(f'webpages/{file_name}', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() # 确保行数足够 if len(lines) < 2: continue for i in range(0, len(lines), 2): if i + 1 >= len(lines): break title = lines[i].strip() url = lines[i + 1].strip() # 分词并建立倒排列表（使用哈希表） words = re.split(r'/W+', title.lower()) + re.split(r'/W+', url.lower()) for word in words: if word: word_dict[word].add((title, url))# 压缩词典def compress_dict(): compressed_dict = {} vocab = list(word_dict.keys()) # 使用数组索引作为压缩后的词典 for i, word in enumerate(vocab): compressed_dict[i] = word return compressed_dict# 压缩倒排列表def compress_postings(): compressed_postings = {} for word, postings in word_dict.items(): # 使用排序后的标题和URL的索引数组作为压缩后的倒排列表 sorted_postings = sorted(postings) title_indexes = [post[0] for post in sorted_postings] url_indexes = [post[1] for post in sorted_postings] compressed_postings[word] = (np.array(title_indexes), np.array(url_indexes)) return compressed_postings# 调用函数建立索引build_index()# 压缩词典compressed_dict = compress_dict()# 压缩倒排列表compressed_postings = compress_postings()代码解读：- build_index()函数：遍历网页文件，构建词典和倒排列表。- compress_dict()函数：将词典压缩为数组索引形式。- compress_postings()函数：将倒排列表压缩为排序后的索引数组。注意事项：- 索引压缩虽然节省空间和提高效率，但会增加计算成本，需根据实际情况权衡。- 以上代码仅为示例，实际应用中需根据具体需求进行调整。希望本文能帮助你理解索引压缩的原理和实现方法。如有任何问题，请随时提出。