词典搜索的数据结构
如上图，倒排索引记录表构建好了。对于查询请求“Brutus”，我们首要任务是确定查询词项“Brutus”是否在词典的词项词汇表中，如果在，则返回该词项对应的倒排记录表的指针。词汇表的查找操作往往采用一种称为词典（dictionary）的经典数据结构，并且主要有两大类解决方法：哈希表方式和搜索树方式
哈希表方式
每个词项通过哈希函数映射成一个整数，映射函数的目标空间需要足够大，以减少哈希结果冲突的可能性。查询时，对于每个查询项分别进行哈希操作，并解决存在的冲突，最后返回每个查询词项对于的倒排记录表的指针
优点：在哈希表的定位速度快于树中的定位速度
缺点：（1）没办法处理词项的微小变形（2）不支持前缀搜索（3）如果词汇表不断增大，需要定期对所有词项重新哈希
搜索树方式（二叉树以及B树）
优点：支持前缀查询
缺点：搜索速度略低于哈希表方式：O(logM),其中M是词汇表大小，即所有词项的数目。O（logM）仅仅对平衡树成立
通配符查询
B树结构词典通配符查询处理
- 对mon*的查询操作，通过遍历B树
- 对*mon的查询操作，通过遍历反向B树
轮排索引
基本思想：
- 在字符集中引入一个新的符号$，用于标识词项结束
- 将每个通配查询旋转，使*出现在末尾
- 将每个旋转后的结果放在词典(B树)中。即对词典中的词项词汇表再进行一层索引