1. 使用FST儲存詞典，FST可以實現快速的Seek，這種結構在當查詢可以表達成自動機時(PrefixQuery、FuzzyQuery、RegexpQuery等)效率很高。(可以理解成自動機取交集)
此種場景主要用在對Query進行rewrite的時候。
2. FST可以表達出Term倒排表所在的檔案偏移。
3. 倒排表使用SkipList結構。從上面的討論可知，求倒排表的交集、並集、差集需要各種SeekTo(docId)，SkipList能對Seek進行加速。

skiplist備忘

   如今大部分工具使用的倒排鏈已經不是簡單的連結串列了。一個常用，比如lucene中用的，叫skiplist，是一種高效的連結串列結構，在查詢、新增、刪除的時間複雜度上做到O(logN)。

查詢的過程很簡單，從頂層開始，往後查詢遇到節點的next()比待查的大或者到NIL了，節點不變下移一層繼續向後查詢，如此反覆，直到到了底層還沒查到。skiplist的資料也比較多，這裡就不贅述了。

連結串列集合操作

    連結串列集合求交 

      lucene中用的是ConjunctionScorer ，大致過程是每條倒排鏈不斷的推進到小於等於當前最大節點的位置。當然實現細節還是很豐富的，作者很細心的把過程都列出來了，建議順著讀一邊。這裡摘抄部分：

首先把倒排鏈按第一個next排序：

檢視0~7的倒排鏈的第一個和最後一個是否相同，不同就開始找；取最後一個倒排的第一個元素8作為終點， 第一個連結串列開始找8

第0個連結串列 跳過1到了10，那麼8也不用找了都去找10就行了

第1根連結串列找到了11，那麼10也不用找了，找11，之後都這麼做

......

之後遇到11，本次交集操作找到一個11，

  後續的計算也是同理，當然整個程式碼實現會比較複雜和討巧。基本思路就是每條倒排鏈能根據當前文件迅速跳過不符合的docid，由於倒排鏈可以用skiplist查詢，因此即使很長的倒排鏈，如果交集的數量很少，整個求解過程可以很快跳過不需要比較的節點。