這個問題一度也非常棘手，不過經過數天的討論，我還是通過集合的技巧將其拆解為幾個簡單條件的運算。
首先，為定向生成三個檢索條件：t#ins（定向安裝）, t#unins（定向未安裝），t#rest（為定向）
檢索條件只能獲取使用者的安裝列表l=
然後，定向安裝的廣告 = t#ins ∩ (a#l1 ∪ a#l2 ∪ ... a#ln)
定向未安裝的廣告 = t#unins ∩ ~(a#l1 ∪ a#l2 ∪ ... a#ln)
其他廣告 = t#rest
所有廣告 = 定向安裝的廣告 ∪ 定向未安裝的廣告 ∪ 其他廣告
= (t#ins ∩ (a#l1 ∪ a#l2 ∪ ... a#ln)) ∪
(t#unins ∩ ~(a#l1 ∪ a#l2 ∪ ... a#ln)) ∪
t#rest
我們最初的想法是，基於t不會太大的考慮，按秒列舉所有的時間，以5分鐘為最長限制，可能的時間為0~300s，因此共需要301個檢索條件。
生成索引時，只需要生成c#t即可（c為檢索條件字首，用於和其他檢索條件區分）。
但是，這帶來乙個問題，當h很大時，比如h=60(1分鐘）時，需要使用61個檢索條件(0~60)才能檢索出所有廣告，這個過程中既有rpc傳遞長列表的消耗，也由檢索次數過多的消耗。
後來，我想了乙個方案，本質上是通過預處理時間來換取檢索時間，將比較次數縮減到只需要2個檢索條件（對應2次檢索）。
如何生成索引達到這種目的呢？答案就是預處理過程中，對於時長為t的廣告，顯然t<=t, t<=t+1, t<=t+2, …, t<=max
因此，我們需要為該廣告生成 c#t, c#(t+1), c#(t+2), …, c#max的所有索引。顯然，這裡預處理的時間增長了，將之前等於個值得資訊聚集到了一起，所以提公升了檢索效率。
檢索模組的設計
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