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问题背景与目标 在搜索引擎的开发过程中，倒排索引是一个非常重要的数据结构。它通过将每个单词与包含该单词的文档列表关联起来，从而加速搜索过程。本代码的目标是找出两个倒排链（即包含特定单词的文档ID列表）的交集，并将结果按从大到小的顺序输出。
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代码结构与功能 本代码的核心功能由 solution 函数实现。该函数接收两个列表 a 和 b 作为输入，分别表示两个单词的倒排链。函数的主要步骤如下： 求交集：使用 set(a) & set(b) 计算两个列表的交集。集合操作可以高效地去除重复元素，并找到两个列表中的共同元素。 排序：使用 sorted(intersection, reverse=True) 对交集中的元素进行降序排序。 返回结果：将排序后的结果作为函数的输出返回。
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代码实现细节 python def solution(a, b): intersection = set(a) & set(b) # 计算交集 result = sorted (intersection, reverse=True) # 降序排序 return result # 返回结果
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代码测试 为了验证代码的正确性，我们在 main 函数中编写了几个测试用例。每个测试用例都会调用 solution 函数，并将结果与预期结果进行比较。 python if name == 'main': print(solution([1, 2, 3, 7], [2, 5, 7]) == [7, 2]) print(solution([1, 4, 8, 10], [2, 4, 8, 10]) == [10, 8, 4]) print(solution([3, 5, 9], [1, 4, 6]) == []) print(solution([1, 2, 3], [1, 2, 3]) == [3, 2, 1])
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代码优化与改进 虽然当前代码已经能够正确地解决问题，但仍有一些可以优化的地方： 空间复杂度：使用集合操作虽然简化了代码，但在处理非常大的列表时，可能会占用较多的内存。可以考虑使用双指针法来减少空间复杂度。 时间复杂度：当前代码的时间复杂度主要由排序操作决定，为 O(n log n)。如果列表已经有序，可以进一步优化为 O(n)。 代码可读性：可以添加注释来解释每一步的操作，使代码更易于理解和维护。
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总结 本代码通过集合操作和排序，高效地解决了倒排索引交集问题。通过理解代码的结构和逻辑，我们可以进一步优化代码，提高其性能和可读性。在实际开发中，理解数据结构的选择和算法的实现细节，对于编写高效且可维护的代码至关重要。 通过这篇伴学笔记，我们不仅复习了集合操作和排序的基本概念，还探讨了代码优化的思路。希望这些内容能够帮助你在未来的编程实践中更好地应用这些知识。
