广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网公司核心营收支柱，如Google、Facebook超80%收入来自广告。其背后依赖高性能广告引擎，实现高并发、低延迟的精准投放。本文深入解析广告引擎架构，涵盖标签检索、向量匹配、打分排序与索引优化四大关键技术，揭示如何在0.1秒内完成从请求到返回的全流程，支撑千人千面的智能广告体验。
索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的？
本文介绍工业级倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并策略管理增量数据增长，提升系统性能与稳定性。
作业：定制化UI界面
本文介绍如何基于若依（RuoYi）框架定制项目UI，包括更换浏览器标签页logo与标题、系统页面logo、登录页名称及背景图，去除官网标识，并调整主题风格。通过替换`favicon.ico`、修改`index.html`和环境配置文件、更新`logo.png`、编辑`login.vue`组件，以及在`Navbar.vue`中删除相关链接，实现项目个性化。同时，可通过`setting.js`和`settings.js`调整布局与主题色，提升项目专业度与品牌统一性。
如何使用二分查找提升数组的检索效率？
二分查找通过将有序数组不断折半，快速缩小搜索范围，使查找效率达O(log n)。适用于大规模有序数据，显著优于遍历的O(n)，是高效检索的核心算法之一。
08 | 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。解决方案是：先将文档分批，在内存中为每批构建小型倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件；最后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce思想，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存（可用哈希表或B+树），结合磁盘上的posting list进行高效查询，对过长的列表可采用分层索引或缓存优化。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文介绍工业界中联合查询的四种加速方法：调整次序法利用集合大小差异优化求交顺序；快速多路归并法结合跳表提升多列表归并效率；预先组合法通过预计算热门查询提升响应速度；缓存法则借助LRU机制缓存临时热点结果，减少重复计算。四者从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索性能。
01 | 线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质
本文探讨数组与链表的检索原理及效率。数组通过连续存储支持随机访问，适合二分查找，实现O(log n)高效检索；链表则因非连续存储仅支持顺序访问，检索效率为O(n)，但插入删除更灵活。通过对比二者存储特性，揭示检索核心：合理组织数据以快速缩小查询范围。进一步可通过改造链表结构（如节点存数组）提升效率，融合两者优势。
