JAVA编程问题求助 编写程序，把一个数组中的元素倒过来 。例如原数组为1 ， 2 ， 3 ， 4，5 。则倒排import java.util.*;
import static java.lang.System.*;
import static java.util.Arrays.*;
public class Test
{
public static void main(String[] args)
{
Integer[] array={1,2,3,4,5};
//数组工具类的排列方法，我开始尝试使用Lambda表达式但是失败了
sort(array,new ComparatorInteger()
{
public int compare(Integer a,Integer b)
{
//如果a大于b返回a小于b ， 反之亦然，造成倒序排列的效果
return ab?-1:ab?1:0;
}
});
//输出排列后的数组，输出"[5, 4, 3, 2, 1]"
out.println(Arrays.toString(array));
}
}
java代码转时序图或抽象语义树，下面是java代码System.Security.Cryptography.SHA512 shaM = new System.Security.Cryptography.SHA512Managed();是个类是.net的类，要java中也有相关类要自己去写 。
倒排索引倒排索引(Inverted Index)：
倒排索引从逻辑结构和基本思路上讲非常简单，下面我们通过具体实例来进行说明 ， 使得大家能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受 。
中文和英文等语言不同 ， 单词之间没有明确的分隔符号，所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列，这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流 。
为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引（参考图4） 。
图4中，“单词ID”一列记录了每个单词对应的编号，第2列是对应的单词，第3列即每个单词对应的倒排列表 。比如：单词“谷歌”，其中单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词 。
之所以说图4的倒排索引是最简单的，是因为这个索引系统只记载了哪些文档包含某个单词 。而事实上 ， 索引系统还可以记录除此之外的更多信息 。
图5是一个相对复杂些的倒排索引 ， 与图4所示的基本索引系统相比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息，即这个单词在某个文档中出现的次数 。之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时，计算查询和文档相似度是一个很重要的计算因子，所以将其记录在倒排列表中，以方便后续排序时进行分值计算 。
在图5所示的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容有（3;1） ， 其中3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次 ， 其他单词对应的倒排列表所代表的含义与此相同 。
实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示的索引系统除了记录文档编号和单词词频信息外 ， 额外记载了两类信息——即每个单词对应的文档频率信息（图6的第3列）及单词在某个文档出现位置的信息 。
文档频率信息代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样 ， 这个信息在搜索结果排序计算中是一个非常重要的因子 。
而单词在某个文档中出现位置的信息并非索引系统一定要记录的，在实际的索引系统里可以包含，也可以选择不包含这个信息，之所以如此，是因为这个信息对于搜索系统来说并非必要 ， 位置信息只有在支持短语查询的时候才能够派上用场 。
以单词“拉斯”为例：其单词编号为8，文档频率为2，代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词，对应的倒排列表为{(3;1;4),(5;1;4)}，其含义为在文档3和文档5出现过这个单词，单词频率都为1，单词“拉斯”在这两个文档中的出现位置都是4，即文档中第4个单词是“拉斯” 。
图6所示的倒排索引已经是一个非常完备的索引系统 ， 实际搜索引擎的索引结构基本如此，区别无非是采取哪些具体的数据结构来实现上述逻辑结构 。
有了这个索引系统，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询 。比如：用户输入查询词 “Facebook” ， 搜索系统查找倒排索引，从中可用读出包含这个单词的文档 ， 这些文档就是提供给用户的搜索结果 。
而利用单词词频信息、文档频率信息即可对这些候选搜索结果进行排序，计算文档和查询的相似性，按照相似性得分由高到低排序输出，此即为搜索系统的部分内部流程 。
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。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 。
B树（或者B 树）是另外一种高效查找结构，图8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 。
具体的大家可以看看[ ;fps=1 )
Elasticsearch 倒排索引之前我们已经了解过 ， Elasticsearch 是一个基于 Lucene 实现的分布式全文检索引擎，其实 Elasticsearch 倒排索引就是 Lucene 的倒排索引 。数据检索是 ES 的一项核心功能 ， 它的底层实现也是离不开倒排索引的，通过倒排索引技术可以提高数据的检索效率，理解倒排索引的原理很重要 。
那什么是倒排索引 ， 我们该如何理解它呢？
我们能进行数据检索的前提条件是，已经创建好了索引库 ， 并给里边添加了文档数据 。所以我们可以按照 创建索引库 、 添加文档 、 数据检索 这个顺序来认识倒排索引 。
首先是创建索引库，我们之前已经安装好了 IK 分词器，这里我们创建一个 test 索引，它只有一个 content 字段，添加文档时字段的分词模式是 ik_max_word ， 检索时关键字的分词模式是 ik_smart ：
字段的分词模式会影响最终生成的倒排索引 。不了解分词器的可以参考 Elasticsearch 中文分词器插件。
创建好了索引 ， 我们来添加一条文档数据：
添加文档数据时，ES 会根据字段的分词模式将字段的值拆分成多个 词条 （Term）（或者称作词项），创建索引库时我们指定了 content 字段分词模式为 ik_max_word ，则会生成如下的词条：
接下来就是建立倒排索引了，在这之前我们先了解两个概念 词条字典 （Term Dictionary）、 倒排列表 （Posting List）：
ES 的倒排索引就是由 词条字典 和 倒排列表 两部分组成的 。如下就是一个简易版的倒排索引 ， 倒排列表项只有词条对应的文档 id：
一个词条对应一个倒排索引项 。ES 会给每个字段都建立一个倒排索引 。
我们再添加一条文档数据：
根据上边的原理，最终 content 字段的倒排索引会被更新成如下结构：
前边已经添加了文档数据 ， 同时也生成了倒排索引，接下来就是检索数据了 。在这之前还有一个知识点需要了解，那就是 词条索引 （Term Index），词条索引一般只存储各个 词条 的前缀（第一个字符），它和字条字典对应 。之所以需要词条索引，是因为 词条字典 一般都很大，不适合保存在内存中而是存储在磁盘中 ， 检索数据时根据关键字的前缀匹配到词条索引，再根据词条索引定位到关键字在倒排索引的词条字典中大致的位置，然后进一步在词条字典中通过二分查找定位到具体的词条，这样避免了直接遍历词条字典来点位词条，大幅减少了磁盘的读?。?提高了效率 。
定位到了词条，就能在倒排索引中找到对应的倒排列表项，进而就知道了对应的文档 id，有了文档 id 自然也就找到了文档，这也就是 ES 检索数据大致的原理 。
如下我们查询包含 十二 的文档数据：
由于我们创建索引库时指定了检索时关键字的分词模式是 ik_smart，所以 十二 被分词后还是 十二 ， 再结合上边的原理，以 十二 为关键字最终可以查询到 id 为 1、2 的文档数据：
这篇最好能结合 Elasticsearch 中文分词器插件 一起看 ， 这样能更容易理解些 。
新手上路，不合理的地方还望大佬指点 。
java请随机输入10个数字保存到List中,并按倒序显示出来smile_bug 说的这个我还真没想过 ， 想想觉得很行啊
找了手册，才知道java的list没tree的，懒得写个，汗
那只能二楼的方法
public static void main(final String[] args) {
final ListInteger integers = new ArrayListInteger();
final Scanner scanner = new Scanner(System.in);
for (int i = 1; i = 3; i) {
try {
System.out.println("输入第"i"个数吧");
final int input = Integer.parseInt(scanner.next());
integers.add(input);
}
catch (final Throwable e) {
System.err.println("这不是个数字 ， 我可是超级程序");
i--;
continue;
}
}
Collections.sort(integers);// 自然排
【倒排索引java代码 什么是倒排索引技术】Collections.reverse(integers);// 倒排
for (final Integer integer : integers) {
System.out.println(integer);
}
}
java建大数据表txt 大数据文件对内存要求很大机器配置要求也很大你可以把txt内容拷贝到excel 里试试
关于倒排索引java代码和什么是倒排索引技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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