Lucene實現倒排表沒有使用bitmap，為了效率，lucene使用了一些策略，具體如下：
1. 使用FST保存詞典，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倒排表所在的文件偏移。
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鏈表了。一個常用，比如lucene中用的，叫skiplist，是一種高效的鏈表結構，在查詢、添加、刪除的時間復雜度上做到O(logN)。數據結構如下圖：
查詢的過程很簡單，從頂層開始，往后查詢遇到節點的next()比待查的大或者到NIL了，節點不變下移一層繼續向后查詢，如此反復，直到到了底層還沒查到。skiplist的資料也比較多，這里就不贅述了。
鏈表集合操作
直接引用轉述這篇博文：http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/04/04/1704258.html 。作者很細致地把過程都列出來了，真是方便了大家啊，建議順着讀一邊。
鏈表集合求交
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，建議順着讀一邊。這里摘抄部分：
首先把倒排鏈按第一個next排序：
查看0~7的倒排鏈的第一個和最后一個是否相同，不同就開始找；取最后一個倒排的第一個元素8作為終點， 第一個鏈表開始找8
第0個鏈表 跳過1到了10，那么8也不用找了都去找10就行了
第1根鏈表找到了11，那么10也不用找了，找11，之后都這么做
......
之后遇到11，本次交集操作找到一個11，
后續的計算也是同理，當然整個代碼實現會比較復雜和討巧。基本思路就是每條倒排鏈能根據當前文檔迅速跳過不符合的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。