Lucene单词词典
使用lucene进行查询不可避免都会使用到其提供的单词词典功能，即根据给定的term找到该term所对应的倒排文档id列表等信息。实际上lucene索引文件后缀名为tim和tip的文件实现的就是lucene的单词词典功能。
怎么实现一个单词词典呢？我们马上想到排序数组，即term字典是一个已经按字母顺序排序好的数组，数组每一项存放着term和对应的倒排文档id列表。每次载入索引的时候只要将term数组载入内存，通过二分查找即可。这种方法查询时间复杂度为Log(N)，N指的是term数目，占用的空间大小是O(N*str(term))。排序数组的缺点是消耗内存，即需要完整存储每一个term，当term数目多达上千万时，占用的内存将不可接受。
单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息，如图1-2所示。在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表，并以此作为后续排序的基础。
对于一个规模很大的文档集合来说，可能包含几十万甚至上百万的不同单词，能否快速定位某个单词，这直接影响搜索时的响应速度，所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建 和查找，常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构和FST有穷状态转换器。
很多数据结构均能完成字典功能，总结如下。
数据结构 优缺点 排序列表Array/List 使用二分法查找，不平衡 HashMap/TreeMap 性能高，内存消耗大，几乎是原始数据的三倍 Skip List 跳跃表，可快速查找词语，在lucene、redis、Hbase等均有实现。相对于TreeMap等结构，特别适合高并发场景（Skip List介绍） Trie 适合英文词典，如果系统中存在大量字符串且这些字符串基本没有公共前缀，则相应的trie树将非常消耗内存（数据结构之trie树） Double Array Trie 适合做中文词典，内存占用小，很多分词工具均采用此种算法（深入双数组Trie） Ternary Search Tree 三叉树，每一个node有3个节点，兼具省空间和查询快的优点（Ternary Search Tree） Finite State Transducers (FST) 一种有限状态转移机，Lucene 4有开源实现，并大量使用一：哈希加链表
图 1-3 是这种词典结构的示意图。这种词典结构主要由两个部分构成，主体部分是哈希表， 每个哈希表项保存一个指针，指针指向冲突链表，在冲突链表里，相同哈希值的单词形成链表结构。之所以会有冲突链表，是因为两个不同单词获得相同的哈希值，如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突，可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找。
注：
-》主体部分为什么使用哈希表？
数组、向量、集合等都可以存储对象，但是对象的位置是随机的，也就是说对象本身和位置并没有必然的联系，当要查找一个对象时，只能以某种顺序（如顺序查找或二分查找）与各个元素进行比较，当数组或向量或集合中的元素数量很多时，查找的效率会明显的降低。Hash表利用key、value模式，散列无序存储，效率高很多。
-》为什么会有Hash冲突？
哈希的原理就是抽样，取信息的特征。两个不同单词通过hash算法获得哈希值是有可能相同的（如果是这样，在哈希方法里被称做是一次冲突），而实际的哈希表，全部都要处理哈希值冲突的情况。而链表法就是解决hash冲突的一种手段（可以将相同哈希值的单词存储在链表里，以供后续查找），如：向哈希表中添加一个词汇2时，如果哈希表中已经存在一个具有相同哈希值的词汇1，则将词汇2添加到以词汇1为头节点的链表中。
图1-3 哈希加冲突链表词典结构
在建立索引的过程中，词典结构也会相应地被构建出来。比如在解析一个新文档的时候，对于某个在文档中出现的词汇A：
第1步：首先利用哈希函数获得其哈希值
第2步：之后根据哈希值对应的哈希表项读取其中保存的指针，找到了对应的冲突链表。
第3步：如果冲突链表里已经存在这个单词， 说明单词在之前解析的文档里已经出现过。
第4步：如果在冲突链表里没有发现这个单词，说明该单词是首次碰到，则将其加入冲突链表里。
通过这种方式，当文档集合内所有文档解析完毕时，相应的词典结构也就建立起来了。
在响应用户查询请求时，其过程与建立词典类似，不同点在于即使词典里没出现过某个单词， 也不会添加到词典内。以图 1-3 为例，
第1步：假设用户输入的查询请求为单词3，对这个单词进行哈希。
第2步：定位到哈希表内的 2 号槽。
第3步：从其保留的指针可以获得冲突链表。
第4步：依次将单词 3 和冲突链表内的单词比较，发现单词 3 在冲突链表内，于是找到这个单词。之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作。
第5步：如果没有找到这个单词，说明文档集合内没有任何文档包含单词，则搜索结果为空。
二：树形结构
B 树（或者 B+树）是另外一种高效查找结构，图 1-4 是一个 B 树结构示意图。B树与哈希方式查找不同，需要字典项能够按照大小排序（数字或者字符序），而哈希方式则无须数据满足此项要求。
B 树形成了层级查找结构，中间节点用于指出一定顺序范围的词典项目存储在哪个子树中， 起到根据词典项比较大小进行导航的作用，最底层的叶子节点存储单词的地址信息，根据这个地址就可以提取出单词字符串。
图1-4 B树查找结构
三：FST有穷状态转换器
Finite State Transducers 简称 FST， 中文名：有穷状态转换器。在自然语言处理等领域有很大应用，其功能类似于字典的功能（STL 中的map，C# 中的Dictionary），但其查找是O（1）的，仅仅等于所查找的key长度。目前Lucene4.0在查找Term时就用到了该算法来确定此Term在字典中的位置。
lucene从4开始大量使用的数据结构是FST（Finite State Transducer）。FST有两个优点：1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。
下面简单描述下FST的构造过程。我们对“cat”、 “deep”、 “do”、 “dog” 、“dogs”这5个单词进行插入构建FST（注：必须已排序）。
1）插入“cat”
插入cat，每个字母形成一条边，其中t边指向终点。
2）插入“deep”
与前一个单词“cat”进行最大前缀匹配，发现没有匹配则直接插入，P边指向终点。
3）插入“do”
与前一个单词“deep”进行最大前缀匹配，发现是d，则在d边后增加新边o，o边指向终点。
4）插入“dog”
与前一个单词“do”进行最大前缀匹配，发现是do，则在o边后增加新边g，g边指向终点。
5）插入“dogs”
与前一个单词“dog”进行最大前缀匹配，发现是dog，则在g后增加新边s，s边指向终点。
最终我们得到了如上一个有向无环图。利用该结构可以很方便的进行查询，如给定一个term “dog”，我们可以通过上述结构很方便的查询存不存在，甚至我们在构建过程中可以将单词与某一数字、单词进行关联，从而实现key-value的映射。
FST压缩率一般在3倍~20倍之间，相对于TreeMap/HashMap的膨胀3倍，内存节省就有9倍到60倍！那FST在性能方面真的能满足要求吗？
下面是我在苹果笔记本（i7处理器）进行的简单测试，性能虽不如TreeMap和HashMap，但也算良好，能够满足大部分应用的需求。
参考博文：
sbp810050504 《lucene (42)源代码学习之FST(Finite State Transducer)在SynonymFilter中的实现思想》
zhanlijun 《lucene字典实现原理》