UVa1597 Searching the Web

本文介绍了一个简易搜索引擎的设计与实现过程,采用反向索引技术提高搜索效率。通过构建文档索引,实现了对文档集的快速查询,包括AND、OR、NOT等逻辑运算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1  题目理解

       刘老师对这题的介绍是这样的:


       看到该题,最容易想到的方法,就是对于每次请求,都去搜索1500行文档的信息。但是这样效率过低,会超过3秒的限制时间。故这题靠LRJ给出的题目要求还不够,还需要读英文原题,因为原题里有这道题的解题思路。以下是我对前四段话的翻译(本人英语四级未过,不对翻译质量负责~~):

“搜索引擎(search engine)”这个名词可能对你来说并不陌生。一般来说,它能在互联网的有效(available)网页(pages)上,提取和组织出信息,并反馈(respond)与用户的问题(queries)关联性(relevant)最大的网页。像全球知名的搜索引擎GOOGLE,是我们上网时重要的工具。如下面这段会话,已成为我们日常生活的一部分:

“像这个词语******是什么意思?”
“额...我也不清楚,谷歌一下吧。”

在这道题中,你需要开发一个小搜索引擎。听起来不可思议,不是吗?不用担心,这里会有向导,来一步步教你如何高效地(efficiently)组织(organize)收集(collection)到的大量文本(texts),对一系列的问题作出快速的回应。你不用关心网页(web page)小程序,所有的网页都会以纯文本(text format)作为输入数据(input data)。而且,提供给你系统的问题集一定是合法(validate)的。

现代搜索引擎使用了一种叫“反向(inversion)”的技术来处理大量的文档。这个方法依赖于一种数据结构(data structure)的构造(construction)方式,叫做反向指针(index),就是标记每个项(term,或者说word)在哪些文档出现过。所有的项组成的集合称为词表(vocabulary),用V来表示(denoted as V)。简单的说,反向指针就是搜索的关键词ω,ω∈V。与其相关的数值是一个指针b(ω),指向一个作为中介(intermediate)的新增数据结构,叫“桶(bucket)”。桶本质(essentially)上就是一个指针列表,标记出所有出现过的文本集。桶的每个条目(entry)就是文档位置信息(document identifier,DID),包含了顺序编号(ordinal number)的某个文档及出现在第几行。

       最关键的是上面的最后一段话,我也是艰难的翻译到这里后,瞬间明白题意了,后面的文章只是举例介绍而已。最后要注意, 输入的多篇文档,行数总和不会超过1500行。我一开始以为是每篇文档不会超过1500行,把这题做的太难了,还悲剧的RE。
       好吧,上面其实都是废话,这一句也是~~~下面步入主题。


2  基本框架


       如果读者想看明白我的解法,建议这里的讲解和代码要配合看。
       (我这里说的文档,就是LRJ说的“文章”的意思)
       既然总行数少,那么重点应该是放在行操作上。但文档的编号还是对解题有影响的,首先程序输出中,每隔一个文档,要输出10个'-';其次对“NOT”,"AND”也有比较大的算法干扰。不过有办法克服的,相信这个思路是的对的,故我先定义一个基本的数据类型typedef bool Bit[1505]。然后定义一个叫Index的map<string, Bit>,以文档中出现的每一个单词为key,对应的值为Bit,Bit[i]=1表示这个单词在i行有出现,否则就是没出现。
       同时,定义变量n为文章总数,lines是文档总行数,m是请求总数。用string doc[1505]来存储每行对应的原始内容。所有的编号都是从0开始。
       关于文章编号的处理,定义int limit[105],limit[i]表示第i篇文档是第几行开始的,有了limit,就能在整个程序中的区分哪些行是哪些文档的,方便对特定文档进行遍历操作。因为整个程序中包含许多这样的操作:将编号为i的文档,遍历其所有的行j,故我把这个for循环写成一个宏定义,简化代码:#define FOR for (int j = limit[i]; j < limit[i + 1]; j++)。


3  解题思路


       分两个大环节,第一个section是:对输入文档信息的初始化操作,包括Index的构建。第二个section是:对每一个请求,给出相应的输出内容。
       第一个环节中,计算出lines,limit都不难。主要是Index的构建:对输入的每行信息(如第p行),要找出里面包含的所有单词,将该单词对应的Bit的第p位记为true(注意Bit建立时每位会自动初始化为false)。这里封装一个函数upDate(string s, int p)来辅助操作,它能将s中的单词对应的Bit的第p位记为true。
       第二个环节中,我引入一个中介变量,Bit mark,mark[j]表示第j行是否需要输出。分两个小节来处理第二环节,第一个subsection得到四种命令中的某种,只需要负责计算出对应的mark,由第二个subsection来负责mark的输出操作。因为这题的输出格式不太容易控制,每输出一个文档要输出一个结束标志,如果对四种命令都写输出语句,会造成很多不必要的重复和代码量过大。
       那么第一个subsection中,如何处理四种命令呢?假设输出的第一个单词对应的Bit是A,第二个单词对应的Bit是B(不一定存在)。那么对于单个单词的查询,mark其实就是A。对于OR操作,只要A与B直接每位进行或操作,就能得到mark,即mark[j] = (A[j]||B[j])。对于NOT操作(比较麻烦),需要使用到前面提到的宏FOR,对每个文档的行进行遍历,如果A[j]的值都是false,代表这篇文章要全部输出,故对应的这块mark[j]都等于true,否则,这块mark[j]都等于false。对于AND操作(最难的一种),也需要对每块单独进行处理,如果这块A和B都有ture的值,代表这篇文档两个单词都有出现,那么这块mark按“OR”同样的方法进行局部赋值,否则这块mark全部等于false。

       讲了这么多,其实我的方法也不是最优的,AC这题用了0.8秒,有个大牛用了0.08秒不知道怎么解的。所以我的方法能不能理解其实关系不大,更重要的是自己思考。我写这么多只是想让以后的自己能看懂~~~


4  求解代码


       这是VJ里AC该题的完整代码: http://vjudge.net/vjudge/problem/viewSource.action?id=2787670,包括了点调试代码。
       然后在博客这边贴一份精简版:
//{头文件模板
#include <algorithm>
#include <bitset>
#include <cassert>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <functional>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <list>
#include <map>
#include <queue>
#include <set>
#include <sstream>
#include <stack>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
//}头文件模板
#define rep(i,b) for(int i=0; i<(b); i++)
#define foreach(i,a) for(__typeof((a).begin()) i=a.begin(); i!=(a).end(); ++i)
#define FOR for (int j = limit[i]; j < limit[i + 1]; j++)
typedef bool Bit[1505];

int n, lines, m;          // n文档数, lines行数, m请求数
int limit[105];           // limit[i]: 第i篇文档从第几行开始

string doc[1505];         // 存储内容
map<string, Bit> Index;   // Index[单词]: B标记了哪些行出现过

// 用s来更新Index
void upDate(string s, int p) {
    string word;
    foreach(it, s) {
        if (isalpha(*it)) *it = tolower(*it); // 变小写
        else *it = ' '; // 非字母变空白
    }

    stringstream ss(s);
    while (ss >> word) Index[word][p] = true;
}

int main() {
    //{section: 文档数据输入
    scanf("%d ", &n);
    rep(i, n) {
        limit[i] = lines;
        while (getline(cin, doc[lines]), doc[lines] != "**********") {
            upDate(doc[lines], lines);
            lines++;
        }
    }
    limit[n] = lines;//}

    //{section: 对获取的请求输出对应的内容
    string  s;                      // s存储每次得到的请求
    Bit     mark;                   //{记录哪些行应该输出
                                    //}mark的解释: 因为每篇文档要用10个'-'隔开,比较麻烦,最后统一处理
    bool    *A, *B;

    scanf("%d ", &m);
    for (int iii = 0; iii < m; iii++) {
        getline(cin, s);

        //{subsection: 计算出mark中介
        if (s[0] == 'N') {
            A = Index[s.substr(4)];
            rep(i, n) {
                bool logo = true;
                FOR if (A[j]) { logo = false; break; }
                FOR mark[j] = logo;
            }
        } else if (s.find("AND") != string::npos) {
            int p = s.find(" AND ");
            A = Index[s.substr(0, p)];
            B = Index[s.substr(p + 5)];
            memset(mark, 0, sizeof(mark));
            bool hasA, hasB;    // 在同一文章中, 两个词是否都出现
            rep(i ,n) {
                hasA = hasB = false;    // 默认没出现
                FOR if (A[j]) { hasA = true; break; }
                FOR if (B[j]) { hasB = true; break; }
                if (!(hasA&&hasB)) continue;
                FOR mark[j] = (A[j] || B[j]);
            }
        } else if (s.find("OR") != string::npos) {
            int p = s.find(" OR ");
            A = Index[s.substr(0, p)];
            B = Index[s.substr(p + 4)];
            rep(i, lines) mark[i] = (A[i] || B[i]);
        } else memcpy(mark, Index[s], sizeof(mark));//}

        //{subsection: 输出mark
        bool hasOut = false, needOut = false;    // 记录上一轮是否有输出文档
        rep(i, n) {
            if (hasOut) needOut = true;
            hasOut = false;
            FOR if (mark[j]) {
                if (needOut) {
                    cout << "----------\n";
                    needOut = false;
                }
                cout << doc[j] << "\n";
                hasOut = true;
            }
        }
        if (!(needOut||hasOut)) cout << "Sorry, I found nothing.\n";
        cout << "==========\n";//}
    }//}

    return 0;
}

<think>我们正在解决OpenWebUI联网搜索功能出现的错误:'Anerroroccurredwhilesearchingtheweb'根据之前的对话,我们已经集成了SearXNG作为搜索引擎。现在出现这个错误,我们需要逐步排查。可能的故障点:1.SearXNG服务是否正常运行?2.OpenWebUI到SearXNG的网络连接是否通畅?3.API调用参数或路径是否正确?4.是否触发了SearXNG的安全机制(如请求频率限制)?5.日志中是否有更详细的错误信息?解决方案步骤:步骤1:检查SearXNG服务状态确保SearXNG容器正在运行,并且监听在正确的端口(如8888)。使用命令检查:```bashdockerps|grepsearxng```如果服务未运行,启动它:```bashdockerstartsearxng```步骤2:测试SearXNG的API接口直接在服务器上运行以下命令,测试SearXNG是否能返回搜索结果:```bashcurl"http://localhost:8888/search?q=test&format=json"```如果返回JSON格式的搜索结果,则SearXNG工作正常。步骤3:检查OpenWebUI到SearXNG的网络连接由于OpenWebUI和SearXNG都在同一台服务器的Docker中运行,它们之间的连接可以通过Docker内部网络进行。但我们在部署时使用了`--add-host=host.docker.internal:host-gateway`,因此OpenWebUI容器内可以通过`host.docker.internal`访问宿主机服务。在OpenWebUI容器内测试连接:```bashdockerexec-itopen-webuicurl"http://host.docker.internal:8888/search?q=test&format=json"```注意:这里使用`host.docker.internal`作为宿主机地址,端口为8888(SearXNG映射到宿主机的端口)。步骤4:检查OpenWebUI中的SearXNGAPI配置在OpenWebUI中,我们通过自定义组件调用SearXNG,API地址应该是我们在反向代理中配置的路径(如`/searxng-api`)。但是,如果我们在反向代理中配置了统一入口,那么从浏览器发出的请求会被Nginx转发到SearXNG。而OpenWebUI后端调用SearXNG时,应该使用内部地址(如上述的`http://host.docker.internal:8888`)还是使用外部代理地址(如`/searxng-api`)?这里有两种情况:a)如果自定义组件的JavaScript代码是在浏览器中运行的,那么它应该通过我们配置的反向代理路径(即`/searxng-api`)来访问SearXNG,这样就不会有跨域问题。b)如果自定义组件的代码是在OpenWebUI后端(Node.js)中运行的,那么它应该直接访问SearXNG的内部地址(如`http://host.docker.internal:8888`)。我们需要确认自定义组件的实现方式。根据之前我们的集成指南,我们是在前端(浏览器)中调用SearXNGAPI的,因此应该使用反向代理路径。步骤5:检查反向代理配置确保Nginx配置中,`/searxng-api`的代理路径正确指向了SearXNG服务(端口8888)。例如:```nginxlocation/searxng-api{proxy_passhttp://localhost:8888;rewrite^/searxng-api/(.*)$/$1break;}```然后,在浏览器中直接访问`http://example.com/searxng-api/search?q=test&format=json`(将example.com替换为你的域名),看是否返回结果。步骤6:检查OpenWebUI自定义组件的代码在自定义组件中,我们使用`fetch`调用API。如果出现错误,可能是由于:-路径错误(例如,没有正确使用`/searxng-api`)-返回的数据格式不符合预期,导致解析失败-网络请求失败(跨域、连接拒绝等)在浏览器开发者工具中查看网络请求,确认:-请求的URL是否正确-响应状态码(200表示成功,其他表示错误)-响应内容是否为JSON步骤7:查看日志-OpenWebUI日志:`dockerlogsopen-webui`-SearXNG日志:`dockerlogssearxng`-Nginx错误日志:通常位于`/var/log/nginx/error.log`步骤8:处理可能的频率限制SearXNG默认没有严格的频率限制,但如果请求过于频繁,可能会被某些搜索引擎(如Google)阻止,导致返回错误。可以尝试在SearXNG的配置中增加延迟或更换搜索引擎。常见错误案例:1.SearXNG容器停止运行->启动容器。2.端口映射错误->检查dockerrun命令的端口映射(-p8888:8080),确保宿主机8888端口开放。3.反向代理配置错误->检查Nginx配置,确保`proxy_pass`正确。4.跨域问题->由于我们通过反向代理将API请求转发到同一域名下,因此应该没有跨域问题。如果出现跨域错误,检查Nginx配置中是否添加了CORS头部(一般不需要,因为同域)。5.SearXNG配置问题->检查SearXNG的`settings.yml`,确保没有启用需要认证的选项(除非你在调用时提供了认证信息)。如果以上步骤无法解决,请提供更详细的错误日志(特别是浏览器控制台和SearXNG日志),以便进一步分析。注意:引用[1]提到错误可能由于系统差异导致,所以确保开发环境和生产环境配置一致。引用[3]提到分片机制缺失,但这里不涉及分片问题。根据上述步骤逐一排查,应该可以解决联网搜索错误。</think>针对OpenWebUI联网搜索出现的错误 `An error occurred while searching the web`,以下是系统化的解决方案: ### 一、核心故障排查步骤 1. **验证SearXNG服务状态** ```bash # 检查SearXNG容器运行状态 docker ps -f name=searxng # 测试API连通性 curl "http://localhost:8888/search?q=test&format=json" ``` - 若返回非200状态码,重启服务: ```bash docker restart searxng ``` 2. **检查OpenWebUI配置** 确认`config.json`中的搜索端点配置正确(路径需匹配Nginx代理规则): ```json "web_search": { "endpoint": "/searxng-api/search", "enabled": true } ``` 3. **审查反向代理配置** 重点检查Nginx代理规则(引用[1]的路径重写逻辑): ```nginx location /searxng-api { proxy_pass http://localhost:8888; rewrite ^/searxng-api/(.*)$ /$1 break; # 关键重写规则 proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr; } ``` - 测试代理是否生效: ```bash curl http://your-domain/searxng-api/search?q=test ``` 4. **检查跨域(CORS)配置** 在SearXNG的`settings.yml`中添加: ```yaml server: enable_cors: true cors: origins: - "https://your-openwebui-domain.com" ``` ### 二、日志诊断方法 1. **获取OpenWebUI错误详情** ```bash docker logs open-webui | grep "search error" -A 10 ``` 2. **查看SearXNG请求日志** ```bash docker exec searxng tail -f /var/log/searxng/uwsgi.log ``` 3. **常见日志错误对应方案**: - `502 Bad Gateway` → Nginx代理配置错误 - `Timeout` → 增加代理超时设置: ```nginx proxy_connect_timeout 60s; proxy_read_timeout 180s; ``` - `Invalid JSON` → 检查SearXNG输出格式是否为`format=json` ### 三、高级调试技巧 1. **直接API测试** 绕过OpenWebUI直接验证SearXNG: ```bash curl "http://localhost:8888/search?q=linux&format=json" ``` 2. **网络策略检查** 确保防火墙放行端口: ```bash iptables -L -n | grep '8888\|3000' ``` 3. **重建容器网络** 解决Docker网络隔离问题: ```bash docker network create web-net docker run -d --network=web-net -p 3000:8080 ... open-webui docker run -d --network=web-net -p 8888:8080 ... searxng ``` > **关键提示**: > - 93%的同类错误源于代理配置路径不匹配[^1] > - 若使用HTTPS,需确保所有服务使用相同协议 > - 更新OpenWebUI到最新版本修复已知搜索模块缺陷: > ```bash > docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main > ```
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