哈希检索：如何根据用户 ID 快速查询用户信息？
本节讲解哈希检索原理，通过哈希函数将用户ID映射为数组下标，实现O(1)级查询。重点介绍哈希冲突的两种解决方案：开放寻址法（如线性探查、二次探查）和链表法，并结合红黑树优化长链表。同时分析哈希表的优缺点，强调其高效查询依赖均匀分布与足够空间，适合精确查找但不支持范围查询。
负载均衡算法
负载均衡算法包括随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希和一致性哈希等。随机适用于性能一致的服务器，可加权重升级为加权随机；轮询按顺序调用，支持加权分配；最小活跃数优先选择负载低的服务器；源地址哈希确保同一IP请求固定服务器；一致性哈希减少节点变动对整体影响，提升稳定性。
基础算法
加密算法分为对称加密（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。对称加密加解密速度快，密钥相同需严守；非对称加密使用公私钥，安全性高但较慢；哈希摘要是数据特征码，用于完整性校验，具备唯一性。
Zookeeper2.持久化FileTxnLog
本文深入分析ZooKeeper持久化核心类FileTxnLog源码，涵盖事务日志结构、文件格式及关键操作。重点解析append、commit、truncate等方法，揭示日志追加、校验、提交与截断机制，结合TxnLog接口与迭代器实现，全面理解ZooKeeper数据持久化原理。（238字）
20 | 推荐引擎：没有搜索词，「头条」怎么找到你感兴趣的文章？
每天下拉刷新，资讯App就能推荐你感兴趣的头条，这背后依赖的是推荐引擎的检索技术。与搜索不同，推荐系统通过用户行为构建画像，结合内容标签与协同过滤算法，实现个性化召回。基于内容的推荐匹配兴趣，协同过滤则挖掘用户或物品相似性，再经多层排序筛选出最优结果。混合策略让推荐更精准高效。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入探讨工业界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计算顺序提升效率；快速多路归并法利用跳表加速多集合交集运算；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，减少重复计算。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。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文介绍了多种数据结构的查询、插入及冲突处理机制。对比了无序与有序数据结构的查询效率，分析了二叉检索树、跳表、哈希表、位图、布隆过滤器和倒排索引的特性与适用场景，涵盖时间空间复杂度、平衡性、遍历性能及实际应用设计原则。（238字）
11｜精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序核心在于打分与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在此基础上引入文档长度、词频饱和等优化，支持参数调节；机器学习则融合上百因子自动学习权重，提升排序精度。最后通过堆排序高效实现Top K结果返回，兼顾性能与效果。适合搜索、推荐等场景。
