如何对局部敏感哈希值进行相似检索？
利用SimHash与海明距离可判断文档相似性。为提升检索效率，Google采用抽屉原理：将64位哈希值均分4段，若两值海明距离≤3，则至少有一段完全相同。据此建立4个倒排索引，每段16位作键，查询时仅需匹配同段相同的文档，大幅缩小范围，实现海量数据下高效去重。
如何利用四叉树动态调整查询范围？
四叉树通过层次化划分空间，根节点代表全区域，子节点编码组合形成区域码。检索时沿路径查找，不足K个结果则回溯父节点扩大范围，实现动态调整查询范围，提升效率。
直接进行多次查询会有什么问题？
直接多次查询会增加次数与开销。以GeoHash查找最近加油站为例，逐步扩大范围虽可行，但“逐圈扩展”效率低，查询次数多；“缩短编码”虽快，却需重复二分查找，浪费资源。优化需平衡查询次数与存储成本。
使用非精准检索的思路实现「查找附近的人」
通过非精准Top K检索思路实现“查找附近的人”，借鉴网页搜索的近似匹配逻辑，优先筛选同城或同区域用户以缩小检索范围。将地理空间划分为带编号区域并建立索引，先定位用户所在区域，再计算范围内用户距离，提升查询效率。
非精准 Top K 检索如何实现？
非精准Top K检索通过离线计算静态质量得分（如PageRank）并预先排序，实现在线快速截断。倒排索引的posting list按质量分降序排列，多关键词查询时通过归并排序高效获取Top K结果，大幅降低在线计算开销，适用于对相关性要求不高的场景。
如何快速查询同个区域的人？
通过区域编码将二维坐标转为一维，利用二分查找、跳表或哈希表快速检索同区域用户。虽存在边缘误差，但适用于“附近的人”等非精准场景；对精度要求高的场景（如游戏攻击范围），需结合邻接区域查询以提升准确性。
如何对区域进行划分和编号？
通过二分法将二维空间递归划分为四个子区域，用二进制编码标识，奇数位表垂直切分、偶数位表水平切分。编码具有层次性，前缀相同则区域相近，便于“附近”查询与空间索引，适用于需层级划分的场景。（238字）
如何精准查询附近的人？
通过区域编码定位自身位置，结合周围8个邻接区域编码，构建候选用户集。利用水平与垂直编码的奇偶位特性，快速推算邻区编码，查询9个区域内的所有用户，精确计算距离并排序，实现高效、无遗漏的附近人检索，兼顾准确性与性能优化。
