C++之基于正倒排索引的Boost搜索引擎项目searcher部分代码及详解
这个searcher.hpp的本质是一种使用其他文件，然后实现自己功能的一种更上层的封装。
它主要实现的是就是他用户的搜索词进行处理，接着根据这个处理结果来返回网页给用户。
1. 单例模式
这边的话我们使用的是单例模式来进行实例化。同时我们建立正倒排索引。
private: ns_index::Index* index; public: Searcher(){}; ~Searcher(){}; public: void InitSearcher(const std::string& input) { //1 创建（获取）一个index对象 //在这里我们用的是单例模式 index=ns_index::Index::Getinstance(); //2根据对象建立索引 index->BuildIndex(input); //std::cout<<"建立索引成功"<<std::endl; LOG1(NORMAL,"建立索引成功..."); }2. Search
这个函数的主要流程包括分词、触发、合并排序和构建 JSON 结果四个步骤。
2.1 分词
分词的话我们就是先创建一个words数组，然后使用CutSreing函数把用户提供的关键字分词并交给words。
2.2 触发
这一部分的话获取在单例模式中的倒排索引，通过index->GetInvertedList(w)获取关键词w对应的倒排索引列表，然后把他交给tokens_map，又因为tokens_map是哈希结构，所以会自动实现去重。那个to_lower是用来实现小写化的，因为我们不可以说把用户输入的大写和小写区分成两个关键字。
for(const auto &elem : *inverted_list)里面的item是加了&的，所以实际上加的是tokens_map。
2.3 合并
这边就是把处理好的倒排拉链全部交给inverted_list_all，这边之所以要交给它是因为vector访问更方便，接着把他们根据自身的权重来进行从大到小排序。
2.4 构建 JSON
这一步就是序列化，简单来说就是把我们的内容转变成标准的、线性的、可存储 / 可传输的格式。当然最后也需要通过反序列化来读取正确的内容。这边序列化的代码我们不自己写了，而是通过Json的非标准库来实现。把单个序列化的结果交给总的root。
Json::StyledWriter writer; 这行代码的作用是创建一个 “格式化的 JSON 写入器”，用于将内存中的 JSON 对象（如代码中的root）转换为带缩进、换行的可读性强的 JSON 字符串，最后通过write交给json_string这个字符串。
PS:在这份代码里面一会是获取正排索引，一会是获取倒排索引，但是各位有没有发现，他们都和inverted_list_all有关系，inverted_list_all的本质是对多个倒排拉链进行 “去重、合并、排序” 后的候选文档集合，是连接 “索引查询” 和 “结果返回” 的中间数据结构。
//queue是要搜索的关键字 //json_string是返回给用户的搜索结果 void Search(const std::string& query,std::string* json_string) { //1. 分词 std::vector<std::string>words; ns_util::JiebaUsutl::CutString(query,&words);//所以jieba里面的函数来进行分词 //2. 触发 //ns_index::InvertedList inverted_list_all; std::vector<InvertedElemPrint> inverted_list_all;//用来存放去重后的关键字 std::unordered_map<uint64_t,InvertedElemPrint> tokens_map; //这个哈希的作用是用来去重 for(std::string w:words) { boost::to_lower(w);//这一步的作用是忽略大小写 ns_index::InvertedList* inverted_list=index->GetInvertedList(w); if(inverted_list==nullptr) continue; //inverted_list_all.insert(inverted_list_all.end(),inverted_list->begin(),inverted_list->end()); for(const auto &elem : *inverted_list){ //这个for循环就相当于把这个inverted_list里面的值交给这个哈希 auto &item = tokens_map[elem.doc_id]; //[]:如果存在直接获取，如果不存在新建 //注意：这个item是&，所以实际上加的是tokens_map的[elem.doc_id]，这样写是为了避免重复查找，提高效率 //item一定是doc_id相同的print节点 item.doc_id = elem.doc_id; item.weight += elem.weight; item.words.push_back(elem.word); } } //3. 合并 for(const auto &item : tokens_map)//这边就是把通过哈希去重分好后的词交给inverted_list_all inverted_list_all.push_back(std::move(item.second)); /* std::sort(inverted_list_all.begin(),inverted_list_all.end(), [](const ns_index::InvertedElem& e1,const ns_index::InvertedElem& e2){//根据weight来从大到小排序 return e1.weight>e2.weight; });*/ std::sort(inverted_list_all.begin(), inverted_list_all.end(), [](const InvertedElemPrint &e1, const InvertedElemPrint &e2){ return e1.weight > e2.weight; }); //4. 构建 Json::Value root; for(auto& item:inverted_list_all) { ns_index::DocInfo* doc=index->GetForwardIndex(item.doc_id); if(doc==nullptr) continue; Json::Value elem;//通过json来进行序列化 elem["title"]=doc->title; elem["desc"]=GetDesc(doc->content,item.words[0]); elem["url"]=doc->url;//这是通过json然后可以将root序列化为JSON格式的字符串接着搜索结果以JSON形式返回。 root.append(elem); } // Json::StyledWriter writer; *json_string=writer.write(root);//完成序列化 }3. GetDesc
这段代码就是寻找摘要，简单来说就是在html_content里面查找是否出现了关键字word。就相当于我们搜索一个词时，浏览器帮我们选出和这个词相关的网页信息的过程。
下面那几个if条件判断就是在确认这条网页信息的程度够不够，如果不够的话就直接全部拿过来，因为如果说没有怎么长我们还前50后100，那就会越界访问。
//这个函数的作用就是找摘要，比如说关键词K,那么我们就把K前面和后面的一部分内容作为摘要 std::string GetDesc(const std::string& html_content,const std::string& word) { int prev_step=50; int next_step=100; auto iter=std::search(html_content.begin(),html_content.end(),word.begin(),word.end(),[](int x,int y){ return (std::tolower(x)==std::tolower(y)); });//在 html_content 这个字符串中查找 word 这个子序列 //return (std::tolower(x)==std::tolower(y))用来忽略大小写 if(iter==html_content.end()) return "None1"; int pos=std::distance(html_content.begin(),iter);//计算找到的子序列在 html_content 中的起始位置 pos。 if(pos==std::string::npos) return "None1"; int start=0; int end=html_content.size()-1; if(pos-prev_step>start) start=pos-prev_step; if(pos+next_step<end) end=pos+next_step; if(start>=end) return "None2"; std::string desc=html_content.substr(start,end-start); desc+="..."; return desc; }4. InvertedElemPrint
这个结构体的出现就是为了解决重复文档的问题。作为 “去重与信息聚合” 的载体，解决 “同一文档因匹配多个关键词而重复出现” 的问题。
通过 doc_id（文档唯一标识）作为核心依据，配合哈希表（tokens_map）实现 “同一文档只被记录一次”。当用户查询包含多个关键词时，同一文档可能匹配多个关键词并出现在多个倒排拉链中，InvertedElemPrint 借助哈希表的键唯一性，避免文档在结果中重复出现。
struct InvertedElemPrint{//这个结构体的作用就是用来解决重复文档的问题 uint64_t doc_id; int weight; std::vector<std::string> words; InvertedElemPrint(): doc_id(0), weight(0) {} };5. 总结
通过 “索引构建” 提前做好数据准备，通过 “查询处理” 高效匹配并排序文档，通过 “结果格式化” 衔接前端展示，最终实现 “用户输入关键词→得到清晰搜索结果” 的完整功能，以下是它的完整代码：
#pragma once #include"index.hpp" #include"usuallytool.hpp" #include<algorithm> #include<jsoncpp/json/json.h> #include"log.hpp" namespace ns_searcher{ struct InvertedElemPrint{//这个结构体的作用就是用来解决重复文档的问题 uint64_t doc_id; int weight; std::vector<std::string> words; InvertedElemPrint(): doc_id(0), weight(0) {} }; class Searcher{ private: ns_index::Index* index; public: Searcher(){}; ~Searcher(){}; public: void InitSearcher(const std::string& input) { //1 创建（获取）一个index对象 //在这里我们用的是单例模式 index=ns_index::Index::Getinstance(); //2根据对象建立索引 index->BuildIndex(input); //std::cout<<"建立索引成功"<<std::endl; LOG1(NORMAL,"建立索引成功..."); } //queue是要搜索的关键字 //json_string是返回给用户的搜索结果 void Search(const std::string& query,std::string* json_string) { //1. 分词 std::vector<std::string>words; ns_util::JiebaUsutl::CutString(query,&words);//所以jieba里面的函数来进行分词 //2. 触发 //ns_index::InvertedList inverted_list_all; std::vector<InvertedElemPrint> inverted_list_all;//用来存放去重后的关键字 std::unordered_map<uint64_t,InvertedElemPrint> tokens_map; //这个哈希的作用是用来去重 for(std::string w:words) { boost::to_lower(w);//这一步的作用是忽略大小写 ns_index::InvertedList* inverted_list=index->GetInvertedList(w); if(inverted_list==nullptr) continue; //inverted_list_all.insert(inverted_list_all.end(),inverted_list->begin(),inverted_list->end()); for(const auto &elem : *inverted_list){ //这个for循环就相当于把这个inverted_list里面的值交给这个哈希 auto &item = tokens_map[elem.doc_id]; //[]:如果存在直接获取，如果不存在新建 //注意：这个item是&，所以实际上加的是tokens_map的[elem.doc_id]，这样写是为了避免重复查找，提高效率 //item一定是doc_id相同的print节点 item.doc_id = elem.doc_id; item.weight += elem.weight; item.words.push_back(elem.word); } } //3. 合并 for(const auto &item : tokens_map)//这边就是把通过哈希去重分好后的词交给inverted_list_all inverted_list_all.push_back(std::move(item.second)); /* std::sort(inverted_list_all.begin(),inverted_list_all.end(), [](const ns_index::InvertedElem& e1,const ns_index::InvertedElem& e2){//根据weight来从大到小排序 return e1.weight>e2.weight; });*/ std::sort(inverted_list_all.begin(), inverted_list_all.end(), [](const InvertedElemPrint &e1, const InvertedElemPrint &e2){ return e1.weight > e2.weight; }); //4. 构建 Json::Value root; for(auto& item:inverted_list_all) { ns_index::DocInfo* doc=index->GetForwardIndex(item.doc_id); if(doc==nullptr) continue; Json::Value elem;//通过json来进行序列化 elem["title"]=doc->title; elem["desc"]=GetDesc(doc->content,item.words[0]); elem["url"]=doc->url;//这是通过json然后可以将root序列化为JSON格式的字符串接着搜索结果以JSON形式返回。 root.append(elem); } // Json::StyledWriter writer; *json_string=writer.write(root);//完成序列化 } //这个函数的作用就是找摘要，比如说关键词K,那么我们就把K前面和后面的一部分内容作为摘要 std::string GetDesc(const std::string& html_content,const std::string& word) { int prev_step=50; int next_step=100; auto iter=std::search(html_content.begin(),html_content.end(),word.begin(),word.end(),[](int x,int y){ return (std::tolower(x)==std::tolower(y)); });//在 html_content 这个字符串中查找 word 这个子序列 //return (std::tolower(x)==std::tolower(y))用来忽略大小写 if(iter==html_content.end()) return "None1"; int pos=std::distance(html_content.begin(),iter);//计算找到的子序列在 html_content 中的起始位置 pos。 if(pos==std::string::npos) return "None1"; int start=0; int end=html_content.size()-1; if(pos-prev_step>start) start=pos-prev_step; if(pos+next_step<end) end=pos+next_step; if(start>=end) return "None2"; std::string desc=html_content.substr(start,end-start); desc+="..."; return desc; } }; } 
