特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨工业级倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法利用集合大小差异优化计算顺序；快速多路归并法结合跳表提升多列表归并效率；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则通过LRU机制缓存热点查询，避免重复计算。四种方法从数学、算法与工程角度协同优化复杂检索，显著提升系统性能。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
本文介绍了分布式技术在大规模检索系统中的应用，重点探讨了索引拆分的三种方式：业务拆分、基于文档的水平拆分和基于关键词的垂直拆分。其中，基于文档的拆分通过将数据均匀分布到多台服务器，实现并行检索与负载均衡，既能提升吞吐量，又能缩短单次查询时间，且更易于扩展和维护，是工业界主流方案。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等巨头超80%收入。它需在0.1秒内完成百万级广告的精准匹配，兼具高并发与低延迟特性。本文详解其三大模块：标签检索通过树形分片与倒排索引提升效率；向量检索实现智能匹配；非精准打分结合深度学习优化排序。同时，索引构建前置过滤条件，压缩检索空间，确保实时高效。
推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
本文深入解析了资讯类App推荐引擎的检索技术。通过“下拉刷新”这一简单操作，系统能在无搜索词情况下精准推荐内容，其核心在于用户画像与文章画像的构建，以及基于内容和协同过滤的个性化召回算法。文章详细阐述了基于用户和物品的协同过滤原理，并探讨了混合推荐与多层排序机制如何提升推荐效果与系统性能。
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。数组依赖连续存储，支持随机访问，适合二分查找，检索效率为O(log n)；链表则通过指针连接非连续空间，虽检索慢（O(n)），但插入删除高效（O(1)）。二者存储方式不同，导致检索策略各异。我们还可改造链表，如节点存储小数组，结合二分查找提升性能。核心思想：合理组织数据以快速缩小查询范围，是高效检索的关键。
倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的实例，讲解正排索引与倒排索引的核心原理。正排索引以文档ID为键，支持快速键值查询；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升内容检索效率。文章详细介绍了倒排索引的构建步骤、多关键词联合查询的实现方法（如交集、并集、差集），以及归并算法在有序链表中查找公共元素的应用。倒排索引广泛应用于搜索引擎、数据库全文检索等系统，是信息检索的基石技术。
状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨如何高效判断对象是否存在，对比有序数组、二叉树、哈希表等结构后，重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，大幅节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩数组长度，实现O(1)查询，适用于允许误判的场景，如用户注册、网页抓取去重等，是时间与空间权衡的典范方案。
