01 | 线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质
本文探讨数组与链表的检索原理及效率。数组依托连续存储支持随机访问，适合二分查找，实现O(log n)高效检索；链表则因非连续存储仅支持顺序访问，检索效率为O(n)，但插入删除更灵活。通过理解二者存储特性对检索的影响，掌握“合理组织数据以缩小查询范围”的核心思想，为构建高效算法和数据结构打下基础。
14 | 空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了动态范围内查找“最近的k个”地理对象的高效检索方案。针对查询范围不固定的应用场景，如找最近加油站或医院，传统GeoHash分块检索效率低。文章提出利用四叉树、非满四叉树和前缀树优化：四叉树通过层次化空间划分支持快速范围扩展；非满四叉树动态分裂节点，提升稀疏数据下的存储利用率；前缀树则适用于GeoHash字符串编码的索引，实现高效路径匹配。进一步介绍了k-d树在高维空间的应用局限，并引出高维场景下的近邻检索挑战。
二叉树基础及常见类型
二叉树是最核心的数据结构之一，不仅是红黑树、堆、字典树等复杂结构的基础，更体现了递归的思维方式。掌握二叉树，等于掌握了算法与数据结构的钥匙。从满二叉树、完全二叉树到二叉搜索树，各类变体应用广泛。通过链式存储或邻接表均可实现，是刷题与实战的必备基础。
04 | 状态检索：如何快速判断一个用户是否存在？
本文探讨高效判断对象是否存在的技术方案，对比有序数组、二叉树、哈希表的查询性能，引出位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储，节省空间；布隆过滤器通过多哈希函数压缩数组长度，实现O(1)查询，适用于允许误判的场景，如用户注册、网页抓取去重。二者在时间与空间效率上优于传统结构，广泛应用于缓存、搜索引擎等系统中。
13 | 空间检索（上）：如何用 Geohash 实现「查找附近的人」功能？
本文介绍了如何高效实现“查找附近的人”功能，针对大规模系统提出基于区域划分与Geohash编码的检索方案。通过将二维空间划分为带编号的区域，并利用一维编码（如Geohash）建立索引，可大幅提升查询效率。支持非精准与精准两种模式：前者直接查所在区域，后者结合邻近8区域扩大候选集以保证准确性。Geohash将经纬度转为字符串编码，便于存储与比较，广泛应用于Redis等系统。适用于社交、餐饮、出行等LBS场景。
09 | 索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并等策略管理增量数据，提升检索效率与系统稳定性。
05 | 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的类比，深入浅出地讲解了正排索引与倒排索引的核心原理。正排索引以文档ID为键，适用于精确查找；而倒排索引则以关键词为键，指向包含该词的文档列表，极大提升了多关键词联合查询效率。文章详细介绍了倒排索引的构建过程、链表归并求交集的查询优化方法，并拓展到作者维度检索等实际应用场景，揭示其在搜索引擎、数据库全文检索等系统中的核心地位。
容器命令
介绍Docker容器常用命令，涵盖创建、启动、端口映射、日志查看、文件拷贝及数据卷挂载等操作，详解交互式与守护式容器运行模式、exec与attach区别、commit提交镜像、容器继承数据卷等核心知识点，助力掌握容器生命周期管理。
