Lucene实现倒排表没有使用bitmap，为了效率，lucene使用了一些策略，具体如下：
1. 使用FST保存词典，FST可以实现快速的Seek，这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery、FuzzyQuery、RegexpQuery等)效率很高。(可以理解成自动机取交集)此种场景主要用在对Query进行rewrite的时候。2. FST可以表达出Term倒排表所在的文件偏移。3. 倒排表使用SkipList结构。从上面的讨论可知，求倒排表的交集、并集、差集需要各种SeekTo(docId)，SkipList能对Seek进行加速。
skiplist备忘
如今大部分工具使用的倒排链已经不是简单的链表了。一个常用，比如lucene中用的，叫skiplist，是一种高效的链表结构，在查询、添加、删除的时间复杂度上做到O(logN)。如下图：
查询的过程很简单，从顶层开始，往后查询遇到节点的next()比待查的大或者到NIL了，节点不变下移一层继续向后查询，如此反复，直到到了底层还没查到。skiplist的资料也比较多，这里就不赘述了。
链表集合操作
直接引用转述这篇博文： 。作者很细致地把过程都列出来了，真是方便了大家啊，建议顺着读一边。
链表集合求交
lucene中用的是ConjunctionScorer ，大致过程是每条倒排链不断的推进到小于等于当前最大节点的位置。当然实现细节还是很丰富的，作者很细心的把过程都列出来了，建议顺着读一边。这里摘抄部分：
首先把倒排链按第一个next排序：
查看0~7的倒排链的第一个和最后一个是否相同，不同就开始找；取最后一个倒排的第一个元素8作为终点， 第一个链表开始找8
第0个链表 跳过1到了10，那么8也不用找了都去找10就行了
第1根链表找到了11，那么10也不用找了，找11，之后都这么做
......
之后遇到11，本次交集操作找到一个11，
后续的计算也是同理，当然整个代码实现会比较复杂和讨巧。基本思路就是每条倒排链能根据当前文档迅速跳过不符合的docid，由于倒排链可以用skiplist查询，因此即使很长的倒排链，如果交集的数量很少，整个求解过程可以很快跳过不需要比较的节点。