问题解析
在构建搜索引擎的过程中，倒排索引是一个非常重要的概念。它能够有效地帮助用户快速找到包含特定关键词的帖子。对于给定的两个单词，我们需要找到同时包含这两个单词的帖子ID，并将结果按从大到小的顺序输出。
倒排索引的工作原理
倒排索引的基本原理是将每个单词与其出现的帖子ID进行关联。每个单词对应一个帖子ID的列表，这些ID是按升序排列的。例如，单词“夏天”可能出现在帖子1、帖子3和帖子7中，那么它的倒排链就是 [1, 3, 7]。当用户查询多个关键词时，我们需要找到这些关键词的倒排链的交集。
交集的计算
为了找到两个倒排链的交集，我们可以使用双指针的方法。由于两个倒排链都是有序的，我们可以同时遍历这两个链表，比较当前指针指向的元素。如果两个元素相等，则将其加入结果列表；如果不相等，则移动指向较小元素的指针。这样可以有效地找到交集。
结果排序
在找到交集后，我们需要将结果按从大到小的顺序输出。可以使用Python的内置排序函数来实现这一点。
思路分析
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数据结构：使用列表来存储倒排链。每个列表中的元素是按升序排列的帖子ID。
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输入处理：读取两个倒排链的输入。3. 交集计算：使用双指针方法遍历两个列表，找到交集。
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结果排序：将交集结果按从大到小的顺序排序。
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输出结果：返回最终的结果列表。
代码实现
下面是实现上述思路的代码示例：
import java.util.*;
public class Main {
public static List<Integer> solution(List<Integer> a, List<Integer> b) {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
int i = 0, j = 0;
// 使用双指针查找交集
while (i < a.size() && j < b.size()) {
if (a.get(i).equals(b.get(j))) {
result.add(a.get(i)); // 找到相同的帖子ID
i++;
j++;
} else if (a.get(i) < b.get(j)) {
i++;
} else {
j++;
}
}
// 反转结果列表以获得从大到小的顺序
Collections.reverse(result);
return result;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(solution(Arrays.asList(1, 2, 3, 7), Arrays.asList(2, 5, 7)).equals(Arrays.asList(7, 2)));
System.out.println(solution(Arrays.asList(1, 4, 8, 10), Arrays.asList(2, 4, 8, 10)).equals(Arrays.asList(10, 8, 4)));
System.out.println(solution(Arrays.asList(3, 5, 9), Arrays.asList(1, 4, 6)).equals(Collections.emptyList()));
System.out.println(solution(Arrays.asList(1, 2, 3), Arrays.asList(1, 2, 3)).equals(Arrays.asList(3, 2, 1)));
}
}
代码详解
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初始化指针和结果列表：我们使用两个指针 i 和 j 分别指向列表 a 和 b 的开头，同时初始化一个空列表 result 来存储交集结果。
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双指针遍历：在 while 循环中，我们检查指针 i 和 j 是否在各自列表的范围内。如果两个指针指向的元素相等，则将该元素添加到结果列表中，并同时移动两个指针；如果不相等，则移动指向较小元素的指针。
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结果排序：在找到交集后，我们使用 sort(reverse=True) 方法将结果按从大到小的顺序排序。
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输出结果：最后返回结果列表。
个人思考
在实现这个功能的过程中，我深刻体会到倒排索引在搜索引擎中的重要性。通过倒排索引，我们能够快速定位到包含特定关键词的帖子，这对于提升用户体验至关重要。
使用双指针方法来计算交集是一个高效的策略。由于两个列表都是有序的，我们可以在O(n + m)的时间复杂度内找到交集，这比使用集合的方式要高效得多，后者的时间复杂度为O(n + m + k)，其中k是交集的大小。
此外，结果的排序也是一个值得注意的环节。在实际应用中，用户通常希望看到最相关或最新的帖子，因此按从大到小的顺序输出结果是非常合理的。
总的来说，这个问题不仅考察了我们对数据结构和算法的理解，还锻炼了我们在实际场景中应用这些知识的能力。通过这次练习，我对倒排索引的实现和交集的计算有了更深入的理解，也为今后在搜索引擎开发中的应用打下了基础。希望在未来的工作中，能够继续探索和优化搜索引擎的相关技术。
