内容摘要：在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用in关键字，例如：>>>a=你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？>>>if苹果

 在Python中，使用索引索效如果要判断一个字符串是倒排否在另一个字符串里面，我们可以使用in关键字，极速例如：

>>> a = 你说我是提高买苹果电脑，还是字符买windows电脑呢？ >>> if 苹果 in a: ...  print(苹果这个词在a字符串里面) ... 苹果这个词在a字符串里面 

如果有多个句子和多个关键字，那么可以使用for循环来实现：

sentences = [你说我是串搜买苹果电脑，还是使用索引索效买windows电脑呢？,               人生苦短我用Python,               你TM一天到晚只知道得瑟,              不不不，我不是倒排说你，我是极速说在座的各位都是垃圾。              我cnm你个大sb             ] keywords = [垃圾,提高 cnm, sb, TM] for sentence in sentences:     for keyword in keywords:         if keyword in sentence:             print(f句子: 【{sentence}】包含脏话：【{keyword}】) 

运行效果如下图所示：

现在如果有100000000个句子，有1000个关键字，字符那么你需要对比1000亿次才能全部查询完成。串搜这个时间代价太大了，使用索引索效如果Python一秒钟能运行500万次查询(实际上没有这么快)，倒排那么1000亿次查询需要20000秒，极速接近6小时。而且，由于in关键字的时间复杂度为O(n)，如果有大量长句子，查询时间会更长。

例如，我们要从下面的句子里面寻找cnm。

sentences = [你说我是云南idc服务商买苹果电脑，还是买windows电脑呢？,               人生苦短我用Python,               你TM一天到晚只知道得瑟,              不不不，我不是说你，我是说在座的各位都是垃圾。,              我cnm你个大sb,              各位同学，Good Morning！,              网络这个单词，它的英文为Network,              我不想听到有人说cnm！             ] 

如果使用常规方法，那么我们的做法是：

cnm在你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢?中吗?不在! cnm在人生苦短我用Python吗?不在! …… …… cnm在我cnm你个大sb吗?在! cnm在各位同学，Good Morning!吗?不在! CMN在网络这个单词，它的英文为Network吗?不在! cnm在我不想听到有人说cnm!吗?在!

于是就知道了，cnm在sentences列表下标为4和7的这两个句子中。

下面，我们换一个看起来更笨的办法：

要找到cnm在哪几句里面，可以变成：寻找C、N、M这三个字母在哪几句里面。亿华云然后，再找到同时有这三个字母的句子:

C在4, 7句 N在4，6，7句 M在2, 4，5，7句

所以，{4, 7} 与 {4, 6, 7} 与 {4, 5, 7}做交集，得到{4, 7}说明cnm这个词很有可能是在第4句和第7句。

为什么说很可能呢?因为假如再添加一句话：今天我们学习三个单词：Cat, Network, Morning。这一句也会被认为包含cnm这个词，但实际上它只是同时包含了C、N、M三个字母而已。

接下来，有人会问了：原来直接查询cnm的时候，只需要查询8次就可以了。现在你分别查询C N M要查询24次。你是修复了查询时间太短的bug吗?

回答这个问题之前，我们再来看另一个问题。

Python里面，当我要判断字母C是不是在句子我不想听到有人说cnm!里面时，Python是如何工作的?

实际上，它的b2b信息网工作原理可以写成：

sentence = 我不想听到有人说cnm！ for char in sentence:     if char == C:         print(C在这个字符串中)         break 

如果要判断C、N、M是不是都在这个字符串我不想听到有人说cnm!中，同一个字符串会被遍历3次。有没有办法减少这种看起来多余的遍历操作呢?

如果我们把我不想听到有人说cnm!这个句子转成字典会怎么样：

sentence = 我不想听到有人说cnm！ sentence_dict = {char: 1 for char in sentence} for letter in cnm:     if letter in sentence_dict:         print(f字母{letter}在句子中！) 

这样一来，只需要在生成字典的时候遍历句子一次，减少了2次冗余遍历。并且，判断一个元素是否在字典里面，时间复杂度为O(1)，速度非常快。

我不想听到有人说cnm!生成的字典为{我: 1, 不: 1, 想: 1, 听: 1, 到: 1, 有: 1, 人: 1, 说: 1, C: 1, N: 1, M: 1, !: 1}。那么如果要把列表里面的所有句子都这样处理，又怎么存放呢?此时，字典的Key就是每一个字符，而Value可以是每一句话在原来列表中的索引：

sentences = [你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？,               人生苦短我用Python,               你TM一天到晚只知道得瑟,              不不不，我不是说你，我是说在座的各位都是垃圾。,              我cnm你个大sb,              各位同学，Good Morning！,              网络这个单词，它的英文为Network,              我不想听到有人说cnm！] index_dict = {} for index, line in enumerate(sentences):     print(index, line)     for char in line:         if not char.strip():             continue         if char in index_dict:             index_dict[char].add(index)         else:             index_dict[char] = {index} 

生成的字典为：

{B: {4},  C: {4, 7},  G: {5},  M: {2, 4, 5, 7},  N: {4, 6, 7},  P: {1},  S: {4},  T: {2},  d: {0, 5},  e: {6},  g: {5},  h: {1},  i: {0, 5},  k: {6},  n: {0, 1, 5},  o: {0, 1, 5, 6},  r: {5, 6},  s: ,  t: {1, 6},  w: {0, 6},  y: {1},  。: {3},  一: {2},  不: {3, 7},  个: {4, 6},  为: {6},  买: ,  人: {1, 7},  位: {3, 5},  你: {0, 2, 3, 4},  到: {2, 7},  单: {6},  只: {2},  各: {3, 5},  同: {5},  听: {7},  呢: ,  在: {3},  圾: {3},  垃: {3},  大: {4},  天: {2},  学: {5},  它: {6},  座: {3},  得: {2},  想: {7},  我: {0, 1, 3, 4, 7},  文: {6},  是: {0, 3},  晚: {2},  有: {7},  果: ,  瑟: {2},  生: {1},  用: {1},  电: ,  的: {3, 6},  知: {2},  短: {1},  络: {6},  网: {6},  脑: ,  苦: {1},  英: {6},  苹: ,  词: {6},  说: {0, 3, 7},  还: ,  这: {6},  道: {2},  都: {3},  ！: {5, 7},  ，: {0, 3, 5, 6},  ？: } 

生成的字典这么长，看起来非常可怕。但是别慌，毕竟不是你人肉寻找。对Python来说，字典里面无论有多少个Key，它的查询时间都是一样的。

现在，我们要寻找C、N、M，于是代码可以写为：

index_list = [] for letter in cnm:     index_list.append(index_dict.get(letter, {})) common_index = set.intersection(*index_list)  # 对包含各个字母的索引做交集，得到同时包含3个字母的句子 print(f这几个句子里面同时含有`C`、`N`、`M`：{common_index}) for index in common_index:     print(sentences[index]) 

运行结果如下：

所以，对于一组需要被查询的关键字，也可以这样搜索：

keywords = [垃圾, cnm, sb, TM] for word in keywords:     index_list = []     for letter in word:         index_list.append(index_dict.get(letter, {}))     common_index = set.intersection(*index_list)     print(f>>这几个句子里面同时含有：{word})     for index in common_index:         print(sentences[index]) 

运行效果如下图所示：

看完这篇文章以后，你已经学会了倒排索引(Inverted-index)。这是Google搜索的核心算法之一。

可以看出，对于少量数据的搜索，倒排索引并不会比常规方法节约多少时间。但是当你有100000000条句子，1000个关键词的时候，用倒排索引实现搜索，所需要的时间只有常规方法的1/10甚至更少。

最后回到前面遇到的一个问题，当句子里面同时含有字母C、N、M，虽然这三个字母并不是组合在一起的，也会被搜索出来。这就涉及到搜索引擎的另一个核心技术——分词了。对于英文而言，使用空格来切分单词就好了。但是对于中文来说，不同的汉字组合在一起构成的词语，字数是不一样的。甚至有些专有名词，可能七八个字，但是也要作为整体来搜索。

分词的具体做法，又是另外一个故事了。

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