二叉树基础及常见类型
二叉树是数据结构的核心，既是红黑树、堆、字典树等复杂结构的基础，也体现递归思维，贯穿回溯、动态规划等算法。掌握二叉树，等于掌握算法之魂。本文详解其类型、性质与实现，助你彻底精通。
学习数据结构和算法的框架思维
本文系统梳理数据结构与算法本质，主张“一切数据结构源于数组和链表”，算法核心是“穷举”。强调掌握遍历框架与思维模式（如递归、分解问题），学会无遗漏、无冗余地解决问题。通过归纳常见算法套路，帮助读者建立框架思维，以一驭万，高效刷题。
双指针技巧秒杀七道数组题目
本文介绍数组与链表中常用的双指针技巧，包括快慢指针与左右指针。通过LeetCode经典题目如删除有序数组/链表中的重复项、两数之和等，详解如何用快慢指针实现原地修改，提升算法效率，适用于刷题进阶与面试备考。（238字）
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，优化相等匹配、范围查询、排序等操作，显著提升大数据量下的查询性能。
5-MongoDB实战演练
基于SpringDataMongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询评论及点赞功能。采用MongoDB存储，通过索引优化查询效率，支持分页查询子评论，构建高并发评论系统。
5-MongoDB实战演练
基于SpringDataMongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询及评论点赞。通过MongoTemplate优化点赞操作，提升性能，并利用索引提高查询效率，构建高效稳定的微服务模块。
搜索引擎是如何进行查询纠错的？
当用户输入错误查询词时，搜索引擎通过查询纠错功能自动识别并修正错误。该过程分为三步：首先判断输入是否存在错误，利用字典或语言模型评估置信度；接着召回候选词，基于拼音、字形或编辑距离生成可能的正确词；最后对候选词打分排序，选出最优结果。结合查询推荐，搜索引擎能更好理解用户意图，提升检索效果。
签检索：合理使用标签过滤和划分索引空间
广告引擎通过标签优化索引设计：高区分度标签用于倒排索引，低区分度的加入过滤列表，高覆盖维度则用于索引分片。结合树形结构分流、倒排检索与结果过滤，有效缩小检索空间，提升匹配效率。（239字）
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，适用于等值、范围、排序及全文检索等场景，显著优化大数据量下的查询性能。
搜索引擎是如何完成短语检索的？
搜索引擎进行短语检索时，首先尝试将整个短语作为关键词在倒排索引中查找。若未命中，则拆分为更细粒度的词（如“极客”“时间”）分别检索，并利用位置信息索引法，通过计算关键词间的最小窗口长度判断 proximity，确保结果中词语位置接近，从而实现精准匹配。
