这是一道来自百度的面试题。倒排索引的AND操作。

倒排索引是以关键词作为索引项来索引文档的一种机制，如图中Brutus、Calpurnia、Caesar为关键词，2、4、8等等为文档ID。

现在有一个查询：Brutus AND Calpurnia AND Caesar。这个查询实际上就是要找出Brutus(以下简称B)、Calpurnia(以下简称C1)和Caesar(C2)的索引文档中的相同项。假设B、C1、C2的长度分别为m、n、p。
    比较容易想到的是用归并排序的思想来解决这个问题。即：对3个线性表进行归并排序并对相同项计数，计数为3的项即为结果，这个方法时间复杂度为O(m+n+p)，就这个例子我们需要比较7+8+2=17次。
    百度的面试题经常会问到一个问题，有没有更快的方法？答案是肯定的。
    这个题目的目的只是找到计数为3的项，而不是排序结果，所以实际上，对2个表经过一次归并之后，计数小于2的项可以舍去了，这样剩下的结果再进行归并，表长度会下降，比较次数自然也就少了。自然而然的，我们会想到先把两个能生成更短结果的表进行比较。
    怎样的两个表AND生成的表长度会比较短？严格判断这个问题很难，但是我们可以进行一个很简单的假设：两个长度最短的表AND结果会比较短。于是这里我们可以先将B和C1进行AND，得到结果：16。然后与C1进行AND，得到空集。需要比较4+2+7=13次。
    为什么仍然需要比较这么多次呢？因为16和C1比较时，仍然需要找到21(>16)时才能知道：不需要再比较了。那么我们可不可以再缩短这个比较次数呢？答案仍是肯定的。
    如下图，我们可以每隔k项建立一个skip项，保留下一个skip项的值。在比较A、B表时，如果A表当前项大于B表当前项，就可以比较A表当前项是否大于B表下一个skip项，如果大于，则B表直接跳到下一个skip项；如果小于，则依然逐个对B表的项进行比较。

    还是说开始的例子，当C1表与16比较时，假设1保留了skip值，为8，则可以直接跳过3项，与8进行比较，从而减少次数到4+2+4=10次。
    如何建立skip项是个问题：太密集则skip成功次数多，但是跳过的数量少，建立skip复杂度较大，比较次数变多；太稀疏则skip项跨度太大，不容易skip成功，反而徒增比较skip项次数。有人提出用sqrt(length)作为skip长度。而我认为，可以基于项的密度来做：项密度较大，如 1 2 3 4 5 6 ..100的表，可以取50个一跳；相应的，如果1 10 20 30 40 50 60 70 80 90的表，可以取7、8个一跳。当然这样因为skip长度是不等的，就需要额外开辟一个空间来存储skip项的index。但是比较次数是不会增加的，所以仍然可行，当然在构建skip项的时候会麻烦一点。但是搜索引擎更加关心如何使查询的响应时间缩短，对于文档的预处理工作的时间要求则会低一点，所以这样做也是可以的。
    说完了AND，也说说OR和NOT。OR自然是线性表合并，用归并排序可以解决，可以考虑将其中AND部分排序到前面。
    NOT比较麻烦。假设S为全集，对单个表A做NOT操作，则相当于S-A。但是显然不会有人只用一个NOT A进行查询，一般的查询都是X AND (NOT B)形式，实际上也就是X-B。如何求X-B？依然可以用X AND B的方法，只不过找两个表的相同项变成找两个表的不同项了。