检索技术核心学习总结

一、学习检索技术的必要性分析

（一）关键原因分析

学习检索技术（Information Retrieval，IR）具有多种重要的原因，特别是在今天信息爆炸的数字化时代。

总的来说，学习检索技术有助于提高信息处理和利用的效率，无论是个人生活还是在职业和学术领域中。这些技能可以增强信息搜索、分析和组织的能力，有助于更好地满足各种需求和目标。

（二）现代业务系统应用举例

检索技术是许多热门业务系统的底层技术，它们依赖于这些技术来实现高效的信息检索和相关性排序。以下是一些常见的应用领域：

1. 数据库管理系统：数据库管理系统（DBMS）使用检索技术来处理查询，使用户能够快速检索和检查数据库中的信息。这在企业和组织中用于数据存储和管理非常重要。

2. 搜索引擎：搜索引擎是信息检索的杰出例子。它们使用检索技术来为用户提供与其搜索查询相关的网页和文档。搜索引擎必须能够快速地索引和检索互联网上的海量信息，并根据相关性对其进行排名。

3. 广告引擎：在线广告平台使用检索技术来确定广告的展示位置和目标受众。这包括确定广告应该显示在哪里以及向哪些用户展示广告，以提高广告的点击率和转化率。

4. 推荐引擎：推荐引擎使用检索技术来分析用户的行为和兴趣，然后为他们推荐相关的产品、内容或服务。社交媒体、电子商务网站和流媒体平台都使用这种技术来提高用户参与度和满意度。

5. 内容管理系统：内容管理系统（CMS）使用检索技术来帮助用户管理和组织其网站或应用程序上的内容。这有助于用户更轻松地创建、编辑和查找信息。

6. 知识图谱：知识图谱是用于组织和检索知识的底层技术，用于构建智能搜索和问答系统。它们可以帮助机器理解和回答自然语言问题。

总之，检索技术在许多现代业务系统中发挥着关键作用，帮助这些系统有效地处理和提供信息，从而提高用户体验、增加收入并提供更多价值。这些技术的不断发展也推动了互联网和数字经济的进一步发展。

（三）简单的知识全景图分析

我们通过学习极客时间中陈东大佬的《检索技术核心 20 讲》来整体快速了解下检索的学习知识全景图，后续很多学习内容主体也来自于该课程。

以下是对每个层次的详细分析：

1. 存储介质层：这是检索技术的基础，因为数据的存储方式直接影响检索效率。了解不同存储介质的特性和优劣势，如磁盘、内存、分布式存储等，对于优化检索性能至关重要。

2. 数据结构与算法层：数据结构和算法是提高检索效率的关键。对于不同类型的数据和查询，选择合适的数据结构和算法至关重要。这层涉及到对各种数据结构和算法的深入理解和熟练运用。

3. 检索专业知识层：这一层涵盖了更高级的检索技术，包括工程架构和算法策略。工程架构方面，了解如何构建可扩展性强、高可用性的检索系统至关重要。算法策略方面，需要了解各种检索算法和技术，如倒排索引、文本分析、排序算法等。

4. 检索技术的应用层：这一层将检索技术应用于实际业务场景，包括搜索引擎、广告引擎和推荐引擎等。不同的应用领域可能有类似的工程架构和算法，但也有各自独特的业务需求和处理流程。学习如何将检索技术应用于这些业务系统是非常实际和有用的。

总的来说，这种层次结构为学习检索技术提供了清晰的指导，从基础知识到高级应用，帮助人们建立起全面的检索技术知识体系。

二、基础技术分析

检索是一种从存储数据的地方高效地获取所需信息的技术。检索效率与数据存储方式之间存在紧密联系，而研究不同数据结构的存储特点对检索效率的影响非常重要。

1. 数据结构选择：不同的数据结构适用于不同的数据存储和检索需求。例如，哈希表适用于快速查找，但不适合范围查询。树结构（如二叉树或B树）适用于范围查询，但可能不如哈希表在单一查找上效率高。因此，了解不同数据结构的特点以及何时使用它们是至关重要的。

2. 索引结构：在数据库和搜索引擎中，索引结构用于加速数据的检索。不同的索引结构，如倒排索引、B树索引、散列索引等，适用于不同类型的查询和数据。选择正确的索引结构可以显著提高检索效率。

3. 数据编码和压缩：数据在存储时可以采用不同的编码和压缩技术。这些技术可以减少存储空间，并在一定程度上影响检索速度。了解如何选择和应用数据编码和压缩技术对于优化存储和检索效率至关重要。

4. 分布式存储：在大规模系统中，数据通常分布在多个节点上。了解分布式存储的原理以及如何有效地检索分布式数据对于构建高性能系统非常重要。

总之，数据结构和存储特点对检索效率产生重大影响，因此，深入了解这些概念和技术对于设计和优化存储和检索系统至关重要。在不同的应用场景中，选择合适的数据结构和存储方式可以显著提高系统的性能和效率。

检索的核心思路，其实就是通过合理组织数据，尽可能地快速减少查询范围。也就是说到更多的检索算法和技术，其实它们的本质都是通过灵活应用各种数据结构的特点来组织数据，从而达到快速减少查询范围的目的。

（一）数组和链表的线性结构检索

基本分析

数组和链表是两种不同的线性数据结构，它们的检索效率在某些方面有所不同，取决于具体的操作和使用情境。

数组的检索效率：

• 随机访问效率高：数组在内存中是连续存储的，这使得随机访问数组中的元素非常高效。只需知道索引即可直接访问该位置的元素，时间复杂度为O(1)。
• 插入和删除效率低：如果要在数组中插入或删除元素，通常需要将后续元素移动以保持连续性。这样的操作平均时间复杂度为O(n)，其中n是数组中的元素数量。

链表的检索效率：

• 随机访问效率低：链表的元素不是连续存储的，因此要访问链表中的某个元素，必须从头节点或其他已知位置开始遍历链表。因此，随机访问的平均时间复杂度为O(n)，其中n是链表的长度。
• 插入和删除效率高：链表在插入和删除元素时通常非常高效。只需修改节点的指针，而不需要移动元素。这些操作的平均时间复杂度为O(1)，前提是可以直接访问要插入或删除的节点。

综上所述，如果您需要频繁进行随机访问操作，数组通常更有效率。但如果您需要频繁进行插入和删除操作，并且对访问效率要求不那么高，链表可能更合适。在实际应用中，通常会根据具体的操作需求来选择适当的数据结构，或者在需要时考虑使用更高级的数据结构来平衡这些操作的性能。例如，平衡二叉搜索树可以提供较好的插入、删除和查找效率。

使用二分查找提升数组检索效率

灵活改造链表提升检索效率

学习链表是学习如何组织“非连续存储空间”的数据结构。以下是一个简单的改造例子，展示了如何根据实际需求来设计链表的变种，以提升检索效率。

问题背景：假设您需要设计一个音乐播放列表（或歌曲库），用户可以随机访问歌曲，但您希望尽量减少内存占用。

传统链表：传统的单向链表需要为每首歌曲分配一个节点，这会浪费大量内存，因为每个节点还需要存储指向下一个节点的指针。

改进方案：为了减少内存占用并提高检索效率，您可以设计一个变种链表，其中每个节点不仅存储歌曲信息，还存储一定数量的歌曲。这种变种链表可以称为“歌曲块链表”（Song Block Linked List）。

歌曲块链表的设计：

• 每个节点包含一个小数组（或列表），其中存储一定数量的歌曲。数组的大小可以根据实际需求调整，以权衡内存占用和检索效率。
• 每个节点还包含指向下一个节点的指针，以便可以遍历整个歌曲块链表。

检索操作：

• 当用户要随机访问某首歌曲时，首先确定它在哪个节点的小数组中。可以使用二分查找等方法快速定位。
• 一旦找到所在的节点，就可以在节点内的小数组中进行线性搜索，以查找目标歌曲。

这种歌曲块链表的设计允许充分利用链表的非连续存储空间特点，减少了内存占用，同时仍然可以实现较快的歌曲检索操作。这个例子展示了如何根据实际需求，结合链表的核心思想，设计出适用的数据结构，以提高检索效率和节省内存。

（二）树和跳表非线性结构检索

基本分析

树和跳表都是非线性数据结构，它们在检索方面具有一定的优势，但在不同情况下可能更适用。以下是对树和跳表在非线性结构检索中的分析：

树（通常是平衡二叉搜索树）

优点：

• 高效的检索：平衡二叉搜索树（如AVL树或红黑树）在数据频繁变化时能够保持树的平衡，因此具有高效的检索性能。平均检索时间复杂度为O(log n)。
• 插入和删除：平衡树对插入和删除操作也有较高的效率。

适用场景：

• 适用于需要频繁的插入、删除和检索操作的情况，例如数据库索引和有序集合。
• 对数据的要求较高，需要保持数据的有序性时，平衡树是一个好选择。

跳表

优点：

• 高效的检索：跳表是一种数据结构，它通过多层索引实现高效的跳跃式检索。平均检索时间复杂度为O(log n)，类似于平衡树。
• 简单实现：相对于平衡树，跳表的实现相对简单，并且不需要自动平衡。

适用场景：

• 适用于需要高效检索操作，但对插入和删除操作的性能要求相对较低的场景。
• 可用于实现有序集合、高性能的跳跃表索引等。

总结：

• 树和跳表都是非线性数据结构，用于高效检索。它们在平均检索时间复杂度上具有相似的性能。
• 树适用于需要频繁插入、删除和检索的场景，以及对数据的有序性要求较高的情况。
• 跳表适用于需要高效检索操作，但对插入和删除操作的性能要求相对较低的情况。跳表的实现较为简单。

在实际应用中，选择树还是跳表取决于具体的需求和性能要求。如果插入和删除操作频繁，而且需要保持数据有序性，那么平衡树可能更适合。如果主要关注高效的检索操作，并且可以容忍较低的插入和删除性能，那么跳表可能是更好的选择。

树结构如何进行二分查找

树结构（特别是二叉树）是通过二分查找的方式来进行检索操作的。二分查找是一种高效的查找算法，它适用于有序数据集合，例如有序的树结构。以下是二叉树如何进行二分查找的基本原理：

二叉树是一种树状数据结构，每个节点最多有两个子节点，通常分为左子树和右子树。

树中的节点按照某种特定的顺序排列，例如，左子树的节点值小于父节点，右子树的节点值大于父节点（或相反，具体取决于树的性质）。

二分查找：

• 二分查找是一种分而治之的策略，它从树的根节点开始，逐步地将搜索范围减半，直到找到目标元素或确定它不存在。
• 从根节点开始，比较目标元素与当前节点的值。
• 如果目标元素小于当前节点的值，继续在左子树中查找，因为左子树的值都小于当前节点。
• 如果目标元素大于当前节点的值，继续在右子树中查找，因为右子树的值都大于当前节点。
• 重复这个过程，直到找到目标元素或达到叶子节点，如果仍然没有找到，就说明目标元素不存在于树中。

时间复杂度：

• 二分查找在平衡二叉树（例如AVL树）中的时间复杂度为O(log n)，其中n是树中节点的数量。这是一种非常高效的检索算法。

总之，树结构通过利用二分查找的方式，将数据按有序的方式组织，以便高效地进行检索操作。在有序的二叉树中，通过比较目标值和当前节点的值，可以确定搜索方向，并且在每一步中将搜索范围减半，从而实现了快速的查找。这使得二叉树成为一种非常有用的数据结构，用于实现高效的查找和排序操作。

二叉检索树的检索空间平衡方案

二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）的检索性能在很大程度上取决于树的平衡性。如果树的平衡性较好，检索操作的平均时间复杂度将保持在O(log n)级别。然而，如果BST不平衡，最坏情况下，检索操作可能需要O(n)的时间，这会显著降低其性能。

为了保持BST的平衡性，可以采用以下平衡方案：

平衡二叉搜索树（AVL树）：

• AVL树是一种自平衡的BST，它通过在每次插入或删除节点后执行旋转操作来保持平衡。
• 每个节点都有一个平衡因子，表示其左子树的高度和右子树的高度之差。在插入或删除操作后，平衡因子会被更新，并且根据平衡因子的值，执行单旋转或双旋转来恢复平衡。
• AVL树的平均检索时间复杂度为O(log n)，适用于频繁插入和删除操作的场景。

红黑树：

• 红黑树是另一种自平衡的BST，它通过着色节点并遵循一组规则来保持平衡。
• 红黑树的平衡性通过节点的颜色和特定的规则来维护。这些规则包括节点的颜色不能相邻，以及从任何节点到其每个叶子的路径包含相同数量的黑色节点。
• 红黑树的平均检索时间复杂度为O(log n)，并且相对于AVL树，它的插入和删除操作可能稍微高效一些。

伸展树：

• 伸展树是一种自适应的BST，它在每次检索操作后，通过旋转操作将最近访问的节点移到根节点的位置。这有助于提高最近访问的节点的检索速度。
• 伸展树的平均检索时间复杂度为O(log n)，但它可能在插入和删除操作上具有一些性能开销。

选择适当的平衡方案取决于您的具体需求和性能要求。AVL树和红黑树通常用于需要强制平衡性的场景，而伸展树则适用于需要优化最近访问的节点的检索操作的场景。不同的平衡方案可能具有不同的权衡点，因此在选择时需要考虑您的应用程序的特定需求。

跳表如何进行二分查找

跳表（Skip List）是一种数据结构，它是在有序元素集合上执行高效查找、插入和删除操作的一种方式。跳表的二分查找基于多级索引的思想，以下是跳表如何进行二分查找的基本原理：

多级索引

• 跳表包含多个级别（层），每个级别都是一个有序链表，其中包含部分原始数据元素。底层链表包含所有元素，而上层链表则包含底层链表中的一部分元素。
• 每个级别的链表都是有序的，这意味着在每个级别上都可以执行二分查找。

查找操作

• 跳表的查找操作从顶层链表的头部开始，逐级向下移动。在每个级别上，它比较当前节点的值与目标值。
• 如果当前节点的值小于目标值，它会继续向右移动，直到找到一个大于等于目标值的节点。
• 如果当前节点的值大于目标值，它会向下移动到下一个级别，然后继续查找。

优势

• 跳表中的多级索引允许快速地跳过一些元素，从而将搜索范围缩小到一个较小的区域，类似于二分查找。
• 跳表的平均检索时间复杂度是O(log n)，其中n是元素的数量。这使得它在某些情况下比传统链表更高效。

总之，跳表通过多级索引的方式，将数据组织成多个有序链表，从而实现了高效的查找操作，类似于二分查找的思想。跳表的平均检索时间复杂度是O(log n)，这使得它在某些情况下是一种高效的数据结构，特别是当需要在有序元素集合上执行频繁的查找操作时。跳表还相对容易实现，并且不需要像平衡树那样复杂的平衡算法，因此它在实际应用中具有一定的优势。

重新回忆下删除和插入操作

跳表的插入和删除操作相对复杂一些，因为它们不仅需要在底层链表上执行插入和删除，还需要维护多级索引的平衡性。

插入操作

1. 首先，要插入一个新元素，需要找到插入位置。从顶层链表的头部开始，逐级向下移动，直到找到需要插入的位置。

2. 在找到插入位置后，执行插入操作。这涉及到将新元素插入到底层链表中的适当位置。

3. 接下来，需要考虑维护多级索引的平衡性。为了保持平衡，可以采取以下步骤：

   • 随机决定新元素是否要升级到较高级别的索引。这可以通过投掷硬币或其他随机方法来完成。如果决定升级，将新元素添加到上一级索引中，并重复此步骤，直到不再升级为止。
   • 在每个级别上，确保在插入位置的左边和右边都有足够多的元素，以便索引仍然有效。如果某个级别的链表太短，可以在该级别上进行拆分，将新元素添加到合适的位置，然后重新建立索引。

4. 完成插入操作后，跳表的结构应该仍然是有序的，并且多级索引应该保持平衡。

删除操作

1. 删除操作也需要首先找到要删除的元素所在的位置。从顶层链表的头部开始，逐级向下移动，直到找到要删除的元素。

2. 在找到要删除的位置后，执行删除操作。这涉及到从底层链表中删除元素，并且可能需要合并或删除相关的索引。

3. 同样需要维护多级索引的平衡性。为了保持平衡，可以采取以下步骤：

   • 在每个级别上，检查是否需要删除级别上的某些元素，以维持索引的平衡。如果某个级别的链表太短，可以将其删除或与下一个级别合并。

4. 完成删除操作后，跳表的结构应该仍然是有序的，并且多级索引应该保持平衡。

需要注意的是，插入和删除操作的实现可能会涉及到一些细节，例如如何处理重复元素或如何处理插入位置和删除位置的边界情况。维护跳表的平衡性也需要仔细考虑，以确保操作的高效性和正确性。不过总体来说，跳表的插入和删除操作可以通过谨慎地执行上述步骤来实现。

（三）

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参考文章和技术

极客时间-陈东，《检索技术核心 20 讲》