倒排索引是搜索引擎的核心结构，通过将“文档→词项”反转为“词项→文档列表”实现快速定位；Java中可用Map实现，构建需清洗、分词、去停用词；查询支持AND交集运算；内存索引适合教学与轻量应用。
倒排索引是搜索引擎的核心结构
简易搜索引擎的关键不在于全文扫描，而在于快速定位词项对应文档。倒排索引（Inverted Index）把“文档→词项”的正向关系反转为“词项→文档列表”，查“java”时直接拿到包含它的所有文档ID，时间复杂度从O(N)降到O(1)平均查找（哈希）或O(log M)（有序列表二分）。Java中可用Map
构建索引需分步处理文本
原始文档不能直接塞进索引，要经过清洗和切分：
- 统一转小写，消除大小写干扰
- 用正则[^a-z0-9\\s]过滤标点和特殊字符
- 按空白分割，再剔除停用词（如"the", "is", "a"）——可存为HashSet加速判断
- 对每个有效词项，将当前文档ID加入其对应List（若首次出现，先初始化空List）
示例：文档"Java is great. Java rocks!" → 处理得词项["java", "great", "rocks"]，索引中"java"对应[0, 0]（若该文档ID为0），注意同一文档内重复词项可去重或保留频次，简易版建议去重保唯一性。
查询支持AND逻辑与结果合并
用户输入多个词（如"java search"），需返回同时包含两者的文档。利用倒排索引的List，做交集运算：
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- 分别获取"java"和"search"对应的文档ID列表
- 用两个指针遍历（因List已按文档ID自然有序插入，可保持有序），类似归并排序中的合并逻辑
- 只保留共同出现的ID，避免生成大中间集合（不用retainAll()这种全量遍历）
若后续扩展OR、NOT，可在交集基础上叠加并集或差集操作，但AND已覆盖多数基础检索场景。
内存索引适合学习与轻量应用
本模型完全基于HashMap + ArrayList，无外部依赖，启动快、调试直观，适合教学或嵌入小型工具。缺点是重启丢失、不支持增量更新、无法处理超大语料。真实系统会引入Lucene的FST压缩、磁盘映射、段合并等机制，但理解这个纯Java版本，就抓住了索引设计的本质——用空间换时间，用结构换效率。
