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）
双指针技巧秒杀七道链表题目
本文总结单链表七大核心技巧：合并有序链表、链表分解、合并k个有序链表、找倒数第k个节点、找中点、判断环及环起点、判断两链表相交。巧妙运用双指针、虚拟头结点、快慢指针和优先队列等方法，助你高效解决经典链表算法题。
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）
五、Executors工厂类详解
本文深入解析Java中Executors类提供的12种线程池创建方法，涵盖newFixedThreadPool、newCachedThreadPool、newWorkStealingPool及ScheduledExecutorService等，对比其核心参数、工作原理与适用场景，并结合源码分析任务调度机制、线程复用策略与队列行为，重点探讨周期任务调度延迟、死循环任务影响等实际问题，帮助开发者准确选择和使用线程池，提升并发编程能力。
如何对乘积量化进行倒排索引？
结合聚类、乘积量化与倒排索引，可高效实现近似最近邻检索。先用K-Means将样本分为1024类，以类中心为基准计算残差向量，并用乘积量化压缩存储。查询时，先定位最近聚类，查倒排表获取候选向量，再通过量化距离计算快速返回Top-K结果。该方法大幅减少搜索空间，在保证精度的同时提升速度，广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，适用于各类高维向量的快速匹配。
如何查找对应的 SSTable 文件
通过分层架构管理SSTable，Level 0逐个查找，Level 1起每层范围不重叠，可二分定位目标文件。查询逐层下沉，直至找到元素或结束，显著提升检索效率。
