精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序直接影响用户体验，核心是Top K检索。本文详解三种打分算法：经典TF-IDF衡量词频与区分度；BM25优化词频饱和与文档长度影响；机器学习融合多因子自动调权。最后介绍用堆排序提升大规模数据下Top K的效率，兼顾效果与性能。
最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？
在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。本文介绍基于向量空间模型的近邻检索，详解局部敏感哈希（LSH）与SimHash原理，如何通过海明距离和抽屉原理实现高效相似文档检索，并探讨其在图文、音频等多场景的应用与局限。
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。
时间空间复杂度入门
初学者只需掌握：时空复杂度用Big O表示，如O(1)、O(n)、O(n²)，忽略常数与低阶项。一般分析最坏情况，越小越好。时间复杂度看循环嵌套层数，空间复杂度看额外内存占用。n通常指输入规模（如数组长度）。注意这是估算，不需精确计算。
腾讯面经
本文整理了腾讯前端面试中的高频考点，涵盖JavaScript基础（数据类型、闭包、原型链、event-loop）、DOM/BOM操作、网络协议（HTTP/HTTPS、TCP握手、缓存机制）、框架原理（React/Vue、Redux、响应式）、算法实现（快排、大数相加、树遍历）、安全防护（XSS、CSRF）、工程化（Webpack、PWA）及综合问题，全面覆盖前端核心技术体系，适合求职者系统复习与提升。
哈希表核心原理
哈希表不等于Map。Map是键值映射的接口，哈希表是其实现方式之一。哈希表通过哈希函数将key映射到数组索引，实现O(1)增删查改，但需处理哈希冲突、扩容等问题。不同实现（如HashMap、TreeMap）性能差异大，且遍历顺序、key可变性等均影响正确性与效率。
美团面经
本课程涵盖前端开发核心技术，包括HTML语义化标签、CSS布局（BFC、Flex、Grid）、JavaScript基础与进阶（原型链、闭包、事件循环）、异步编程、Vue原理、浏览器机制、网络协议、性能优化及算法实战，系统提升全栈能力。
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。
