数据结构与算法之美学习笔记：53 | 算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
目录
- 前言
- 整体系统介绍
- 搜集
- 1. 待爬取网页链接文件：links.bin
- 2. 网页判重文件：bloom_filter.bin
- 3. 原始网页存储文件：doc_raw.bin
- 4. 网页链接及其编号的对应文件：doc_id.bin
- 分析
- 索引
- 查询
- ���结引申
前言
本节课程思维导图：
像百度、Google 这样的搜索引擎，在我们平时的工作、生活中，几乎天天都会用到。如果我们把搜索引擎也当作一个互联网产品的话，那它跟社交、电商这些类型的产品相比，有一个非常大的区别，那就是，它是一个技术驱动的产品。所谓技术驱动是指，搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了这个产品的核心竞争力。
在搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。有很多针对特定问题的算法，也有很多我们专栏中讲到的基础算法。所以，百度、Google 这样的搜索引擎公司，在面试的时候，会格外重视考察候选人的算法能力。
今天我就借助搜索引擎，这样一个非常有技术含量的产品，来给你展示一下，数据结构和算法是如何应用在其中的。
整体系统介绍
像 Google 这样的大型商用搜索引擎，有成千上万的工程师，十年如一日地对它进行优化改进，所以，它所包含的技术细节非常多。我很难、也没有这个能力，通过一篇文章把所有细节都讲清楚，当然这也不是我们专栏所专注的内容。
所以，接下来的讲解，我主要给你展示，如何在一台机器上（假设这台机器的内存是 8GB， 硬盘是 100 多 GB），通过少量的代码，实现一个小型搜索引擎。不过，麻雀虽小，五脏俱全。跟大型搜索引擎相比，实现这样一个小型搜索引擎所用到的理论基础是相通的。
搜索引擎大致可以分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。其中，搜集，就是我们常说的利用爬虫爬取网页。分析，主要负责网页内容抽取、分词，构建临时索引，计算 PageRank 值这几部分工作。索引，主要负责通过分析阶段得到的临时索引，构建倒排索引。查询，主要负责响应用户的请求，根据倒排索引获取相关网页，计算网页排名，返回查询结果给用户。
接下来，我就按照网页处理的生命周期，从这四个阶段，依次来给你讲解，一个网页从被爬取到最终展示给用户，这样一个完整的过程。与此同时，我会穿插讲解，这个过程中需要用到哪些数据结构和算法。
搜集
现在，互联网越来越发达，网站越来越多，对应的网页也就越来越多。对于搜索引擎来说，它事先并不知道网页都在哪里。打个比方来说就是，我们只知道海里面有很多鱼，但却并不知道鱼在哪里。那搜索引擎是如何爬取网页的呢？
搜索引擎把整个互联网看作数据结构中的有向图，把每个页面看作一个顶点。如果某个页面中包含另外一个页面的链接，那我们就在两个顶点之间连一条有向边。我们可以利用图的遍历搜索算法，来遍历整个互联网中的网页。
我们前面介绍过两种图的遍历方法，深度优先和广度优先。搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。具体点讲的话，那就是，我们先找一些比较知名的网页（专业的叫法是权重比较高）的链接（比如新浪主页网址、腾讯主页网址等），作为种子网页链接，放入到队列中。爬虫按照广度优先的策略，不停地从队列中取出链接，然后去爬取对应的网页，解析出网页里包含的其他网页链接，再将解析出来的链接添加到队列中。
基本的原理就是这么简单。但落实到实现层面，还有很多技术细节。我下面借助搜集阶段涉及的几个重要文件，来给你解释一下搜集工程都有哪些关键技术细节。
1. 待爬取网页链接文件：links.bin
在广度优先搜索爬取页面的过程中，爬虫会不停地解析页面链接，将其放到队列中。于是，队列中的链接就会越来越多，可能会多到内存放不下。所以，我们用一个存储在磁盘中的文件（links.bin）来作为广度优先搜索中的队列。爬虫从 links.bin 文件中，取出链接去爬取对应的页面。等爬取到网页之后，将解析出来的链接，直接存储到 links.bin 文件中。
这样用文件来存储网页链接的方式，还有其他好处。比如，支持断点续爬。也就是说，当机器断电之后，网页链接不会丢失；当机器重启之后，还可以从之前爬取到的位置继续爬取。
关于如何解析页面获取链接，我额外多说几句。我们可以把整个页面看作一个大的字符串，然后利用字符串匹配算法，在这个大字符串中，搜索这样一个网页标签，然后顺序读取之间的字符串。这其实就是网页链接。
2. 网页判重文件：bloom_filter.bin
如何避免重复爬取相同的网页呢？这个问题我们在位图那一节已经讲过了。使用布隆过滤器，我们就可以快速并且非常节省内存地实现网页的判重。
不过，还是刚刚那个问题，如果我们把布隆过滤器存储在内存中，那机器宕机重启之后，布隆过滤器就被清空了。这样就可能导致大量已经爬取的网页会被重复爬取。
这个问题该怎么解决呢？我们可以定期地（比如每隔半小时）将布隆过滤器持久化到磁盘中，存储在 bloom_filter.bin 文件中。这样，即便出现机器宕机，也只会丢失布隆过滤器中的部分数据。当机器重启之后，我们就可以重新读取磁盘中的 bloom_filter.bin 文件，将其恢复到内存中。
3. 原始网页存储文件：doc_raw.bin
爬取到网页之后，我们需要将其存储下来，以备后面离线分析、索引之用。那如何存储海量的原始网页数据呢？
如果我们把每个网页都存储为一个独立的文件，那磁盘中的文件就会非常多，数量可能会有几千万，甚至上亿。常用的文件系统显然不适合存储如此多的文件。所以，我们可以把多个网页存储在一个文件中。每个网页之间，通过一定的标识进行分隔，方便后续读取。具体的存储格式，如下图所示。其中，doc_id 这个字段是网页的编号，我们待会儿再解释。
当然，这样的一个文件也不能太大，因为文件系统对文件的大小也有一定的限制。所以，我们可以设置每个文件的大小不能超过一定的值（比如 1GB）。随着越来越多的网页被添加到文件中，文件的大小就会越来越大，当超过 1GB 的时候，我们就创建一个新的文件，用来存储新爬取的网页。
假设一台机器的硬盘大小是 100GB 左右，一个网页的平均大小是 64KB。那在一台机器上，我们可以存储 100 万到 200 万左右的网页。假设我们的机器的带宽是 10MB，那下载 100GB 的网页，大约需要 10000 秒。也就是说，爬取 100 多万的网页，也就是只需要花费几小时的时间。
4. 网页链接及其编号的对应文件：doc_id.bin
刚刚我们提到了网页编号这个概念，我现在解释一下。网页编号实际上就是给每个网页分配一个唯一的 ID，方便我们后续对网页进行分析、索引。那如何给网页编号呢？
我们可以按照网页被爬取的先后顺序，从小到大依次编号。具体是这样做的：我们维护一个中心的计数器，每爬取到一个网页之后，就从计数器中拿一个号码，分配给这个网页，然后计数器加一。在存储网页的同时，我们将网页链接跟编号之间的对应关系，存储在另一个 doc_id.bin 文件中。
爬虫在爬取网页的过程中，涉及的四个重要的文件，我就介绍完了。其中，links.bin 和 bloom_filter.bin 这两个文件是爬虫自身所用的。另外的两个（doc_raw.bin、doc_id.bin）是作为搜集阶段的成果，供后面的分析、索引、查询用的。
分析
网页爬取下来之后，我们需要对网页进行离线分析。分析阶段主要包括两个步骤，第一个是抽取网页文本信息，第二个是分词并创建临时索引。我们逐一来讲解。
- 抽取网页文本信息
网页是半结构化数据，里面夹杂着各种标签、JavaScript 代码、CSS 样式。对于搜索引擎来说，它只关心网页中的文本信息，也就是，网页显示在浏览器中时，能被用户肉眼看到的那部分信息。我们如何从半结构化的网页中，抽取出搜索引擎关系的文本信息呢？
我们之所以把网页叫作半结构化数据，是因为它本身是按照一定的规则来书写的。这个规则就是 HTML 语法规范。我们依靠 HTML 标签来抽取网页中的文本信息。这个抽取的过程，大体可以分为两步。
第一步是去掉 JavaScript 代码、CSS 格式以及下拉框中的内容（因为下拉框在用户不操作的情况下，也是看不到的）。也就是, ,
- 抽取网页文本信息