动态数组代码实现
本文详解动态数组的底层实现，涵盖自动扩缩容、索引越界检查与内存泄漏防范三大关键点，结合Java代码演示增删查改操作及扩容机制，帮助理解数据结构设计原理。
Docker安装Redis
本文介绍Docker安装Redis 6.0.8的单机版与实际应用版配置，涵盖容器卷映射、配置文件设置及集群存储算法。重点解析哈希取余、一致性哈希与哈希槽分区算法，说明Redis集群为何采用16384个槽，及其在数据分布、节点扩容与网络开销间的权衡设计。
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。
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）
6、JVM 虚拟机
JVM堆内存布局因垃圾回收器而异：传统GC将堆分为老年代和年轻代（Eden、S0、S1），G1则划分为多个Region，可动态充当Eden、Survivor、老年代或巨型对象区。常用垃圾回收算法有标记-清除（快但碎片化）、标记-整理（无碎片，较慢）和标记-复制（无碎片，适合存活对象少的场景）。
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。
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。
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 <|..
零拷贝
零拷贝技术通过减少上下文切换和内存拷贝提升文件传输性能。传统方式需频繁系统调用与数据拷贝，开销大；零拷贝利用内核态直接将磁盘数据送至网卡，结合PageCache实现高效传输，适用于小文件场景，大幅降低CPU消耗，提高并发能力。
