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2025年12月

• 12.12 09:10:54
  发表了文章 2025-12-12 09:10:54

  查找对应的 SSTable 文件

  通过分层结构与二分查找快速定位SSTable，结合BloomFilter过滤和索引区加速查询。利用table cache与block cache缓存机制，减少磁盘IO，提升检索效率。整个过程高效有序，适用于大规模数据检索场景。（238字）
• 12.12 09:10:28
  发表了文章 2025-12-12 09:10:28

  SSTable 的分层管理设计

  SSTable分层管理通过将文件按层级组织，逐层合并，控制每层容量上限，减少多路归并规模，避免全量重叠，提升查询效率与系统性能，是LevelDB高效读写的核心设计。
• 12.12 09:09:41
  发表了文章 2025-12-12 09:09:41

  空间检索（下）

  本文探讨“查找最近的加油站”与“查找附近的人”的本质区别，前者需动态调整查询范围以获取最近K个结果。通过GeoHash编码实现高效空间检索，提出逐步扩大查询范围的策略，并利用其一维排序特性，采用统一索引结构支持多级范围查询，在减少查询次数的同时降低存储开销，提升检索效率。
• 12.12 09:09:35
  发表了文章 2025-12-12 09:09:35

  最近邻检索（上

  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方法，将文档表示为TF-IDF加权的高维向量，通过计算向量间相似度识别重复内容。为提升检索效率，引入局部敏感哈希（LSH）技术，快速筛选潜在相似文章，有效优化用户体验。
• 12.12 09:08:37
  发表了文章 2025-12-12 09:08:37

  Geohash 编码

  Geohash编码将经纬度转换为字符串，通过不断二分地球经纬度区间，交叉组合生成区域编码，再转为Base32简化表示。它用于高效存储和查询地理位置，广泛应用于Redis、MySQL等系统，具有相同前缀的编码代表相近区域，便于空间索引与检索。
• 12.12 09:07:29
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  精准 Top K 检索

  本文介绍搜索引擎中Top K检索的打分排序机制，重点解析TF-IDF与BM25算法。TF-IDF通过词频与逆文档频率衡量词语重要性，而BM25在此基础上引入非线性增长与文档长度归一化，提升排序准确性，是现代搜索系统的核心技术之一。（238字）
• 12.12 09:06:56
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  大规模检索系统

  本讲介绍大规模检索系统如何通过分布式技术加速检索。通过索引拆分，将倒排索引分散到多台服务器内存中，减少单机数据规模和磁盘访问，从而提升单次查询效率。结合分发服务器与负载均衡，实现高吞吐、低延迟的分布式检索架构。
• 12.12 09:06:26
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  索引构建

  搜索引擎如何为万亿网页构建索引？通过分治与多路归并，将文档拆分为小集合，在内存中生成倒排索引后写入磁盘，再合并多个有序临时文件，最终生成全局倒排文件。词典可加载至内存或用B+树管理，实现高效检索。该过程类似MapReduce，支持分布式扩展。
• 12.12 09:04:59
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  数据库检索

  本文探讨如何用B+树为海量磁盘数据建立高效索引。由于磁盘访问远慢于内存，关键在于减少磁盘I/O次数。B+树通过多路平衡查找、节点大小匹配磁盘块、顺序访问优化等方式，显著提升磁盘数据检索效率，广泛应用于MySQL等数据库系统。
• 12.12 09:04:18
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  特别加餐丨倒排检索加速（二）

  本文深入讲解倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法通过优化求交/并集顺序降低计算代价；快速多路归并法利用跳表提升多列表合并效率；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则借助LRU机制缓存最新查询，结合哈希表与双向链表实现高效存储与访问，全面提升复杂检索性能。
• 12.12 09:04:09
  发表了文章 2025-12-12 09:04:09

  跳表法加速倒排索引

  跳表、哈希表与位图法可加速倒排索引。跳表通过多层链表实现快速跳转，将归并查找时间降至O(log n)；哈希表适用于小集合查大集合，查询可达O(1)；位图则利用位运算高效求交集，适合短posting list场景，显著提升检索效率。
• 12.12 09:02:41
  发表了文章 2025-12-12 09:02:41

  哈希冲突

  哈希冲突可通过优化哈希函数或采用冲突解决策略应对。开放寻址法通过线性、二次探查或双散列寻找空位，但易导致聚集，影响效率；链表法则在冲突位置构建链表，避免抢占，更适应动态数据，是常用方案之一。
• 12.12 09:02:10
  发表了文章 2025-12-12 09:02:10

  数据组织

  针对频繁变动的数据，有序数组效率低下。宜采用非连续结构并优化组织方式以支持二分查找。二叉检索树（如AVL树、红黑树）和跳表均可实现O(log n)检索。跳表通过随机层级设计，实现更简单且高效。理解其设计逻辑有助于提升算法思维与问题解决能力。（239字）
• 12.12 09:01:16
  发表了文章 2025-12-12 09:01:16

  跳表

  跳表通过多层指针实现二分查找式访问，每层以不同步长连接节点，高层加速遍历，低层精确定位。查找时从高层开始，逐步降层逼近目标，时间复杂度O(log n)。为避免频繁调整结构，插入时用随机函数决定新节点层数，保证概率上的平衡性，兼顾效率与实现简便性。
• 12.12 09:00:48
  发表了文章 2025-12-12 09:00:48

  树结构

  树结构通过二叉搜索树（BST）实现二分查找：每个节点左子树值小于根，右子树值大于等于根。查找时从根节点出发，比较目标值与当前节点值，决定向左或右子树递归，每次排除一半数据，时间复杂度为O(log n)，实现高效检索。
• 12.12 09:00:15
  发表了文章 2025-12-12 09:00:15

  链表在检索和动态

  链表因无法随机访问，检索效率低，尤其在有序场景下难以实现二分查找，时间复杂度达O(n/2)。但其动态调整优势明显，插入删除仅需O(1)，远优于数组的O(n)移动开销，适用于频繁修改的场景。
• 12.12 08:59:33
  发表了文章 2025-12-12 08:59:33

  数组的检索效率

  二分查找通过将有序数组不断折半，每次比较中间值与目标值，缩小搜索范围至一半，实现O(log n)高效检索，显著优于遍历的O(n)，适用于大规模有序数据查询。
• 12.12 08:58:44
  发表了文章 2025-12-12 08:58:44

  数据结构的存储方式

  数据结构底层存储只有数组和链表两种，其他如栈、队列、树、图等均为其衍生。数组支持随机访问但扩容困难，链表灵活增删但无法随机访问。所有数据结构的操作本质为“增删查改”，遍历方式分为线性迭代与非线性递归。理解二者差异，是掌握各类高级数据结构的基础。（238字）
• 12.12 08:57:45
  发表了文章 2025-12-12 08:57:45

  数组（顺序存储）基本原理

  本章讲解数组的底层原理，区分静态与动态数组。通过静态数组实现动态数组的增删查改，揭示随机访问O(1)的成因与连续内存的利弊，助你理解数据结构本质。
• 12.12 08:56:58
  发表了文章 2025-12-12 08:56:58

  二叉树基础

  二叉树是数据结构的核心基础，不仅衍生出红黑树、堆、图等复杂结构，更体现递归思维，是算法设计的基石。掌握二叉树，等于掌握算法的关键钥匙。
• 12.12 08:55:37
  发表了文章 2025-12-12 08:55:37

  大模型应用开发

  大模型应用开发指通过API与大模型交互，构建智能化应用。不同于传统Java开发，其核心在于调用部署在云端或本地的大模型服务。企业可选择开放API、云平台或本地服务器部署，各具成本、安全与性能权衡。本章将详解部署方式与开发实践，助你快速入门。
• 12.12 08:54:02
  发表了文章 2025-12-12 08:54:02

  MySQL

  MySQL中InnoDB引擎使用B+树作为索引结构，因其非叶子节点不存数据，可存储更多键值，降低树高（通常2-3层），提升查询效率。聚簇索引将数据与主键索引存储在一起，每表仅一个；二级索引则分离存储，叶子节点保存主键值，查询时需回表。为优化性能，应优先使用主键查询、创建覆盖索引或利用索引下推（ICP）减少回表次数。
• 12.12 08:52:02
  发表了文章 2025-12-12 08:52:02

  数据库

  本章介绍数据库核心知识，涵盖MySQL中char与varchar的区别、事务及其ACID特性，并解析并发事务引发的脏读、不可重复读与幻读问题及隔离级别解决方案。同时讲解索引结构，重点分析B+tree特点及其优势，区分聚簇索引与二级索引，为SQL优化提供理论基础。（238字）
• 12.12 08:51:17
  发表了文章 2025-12-12 08:51:17

  SpringCloud框架

  Nacos通过命名空间、组、配置集实现分级存储，支持多环境隔离与灵活配置管理；Eureka基于心跳实现服务注册发现，两者均支持AP模式集群。Nacos兼具配置中心功能，且健康检查更实时。OpenFeign则通过serviceId负载均衡调用服务实例。
• 12.12 08:50:35
  发表了文章 2025-12-12 08:50:35

  SpringBoot框架

  SpringBoot简化Spring开发，核心功能包括starter起步依赖、自动配置及内嵌服务器支持。通过@SpringBootApplication实现自动化配置，支持多种配置方式，优先级为：命令行参数 > 系统属性 > properties > yml/yaml。可自定义starter实现模块化集成。
• 12.12 08:49:55
  发表了文章 2025-12-12 08:49:55

  Spring MVC

  Spring MVC核心组件包括：DispatcherServlet（核心控制器）、HandlerMapping（处理器映射器）、HandlerAdapter（处理器适配器）、Handler（处理器）和ViewResolver（视图解析器）。请求流程为：用户请求→DispatcherServlet分发→HandlerMapping查找处理器→HandlerAdapter执行Handler→返回ModelAndView→ViewResolver解析视图→渲染响应。除Handler外，其余组件均由框架自动配置，尤其在Spring Boot中无需手动设置。
• 12.12 08:49:03
  发表了文章 2025-12-12 08:49:03

  Spring

  Spring的IOC（控制反转）通过容器管理对象创建，无需手动new；DI（依赖注入）则由容器自动注入所需对象。默认bean为单例，非线程安全，可通过@Scope设置作用域（如singleton、prototype）。单例bean在容器启动时初始化，原型bean每次使用时创建。Bean生命周期包括实例化、属性赋值、初始化、使用和销毁。
• 12.12 08:48:35
  发表了文章 2025-12-12 08:48:35

  加密算法

  加密算法主要分为对称加密（如AES、SM4）、非对称加密（如RSA、SM2）、哈希摘要（如SHA-2、SM3）、电子签名及密码存储技术。对称加密加解密快但需保密密钥；非对称加密使用公私钥，安全性高但速度慢；哈希摘要用于验证数据完整性，不可逆。各类算法在信息安全中各有应用场景。
• 12.12 08:47:23
  发表了文章 2025-12-12 08:47:23

  数据结构

  常见数据结构包括线性结构（如动态数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如优先级队列、哈希表、红黑树、跳表、B+树）。Java中ArrayList、LinkedList、HashMap、TreeMap等均为其实现。适用于查找、排序、调度等场景。详细内容可参考黑马《数据结构与算法》课程。
• 12.12 08:42:33
  发表了文章 2025-12-12 08:42:33

  基础语法与面向对象

  classDiagram class Collection {<<interface>>} class List {<<interface>>} class Set {<<interface>>} class Map { <<interface>> entrySet()* keySet()* values()* } Collection <|-- List Collection <|-- Set List <|.. ArrayList List <|.. LinkedList List <|.. Vector Set <|.. HashSet Map <|.. HashMap Map <|..