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MapReduce 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。尽管开发一个 MapReduce 看起来很高深，感觉跟我们遥不可及。实际上，万变不离其宗，它的本质就是我们今天要学的这种算法思想，分治算法。如何理解分

基础的数据结构和算法我们基本上学完了，接下来几节，我会讲几种更加基本的算法。它们分别是贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划。更加确切地说，它们应该是算法思想，并不是具体的算法，常用来指导我们设计具体的算法和编码等。贪心、分治、回溯、动态规划这 4 个算法思想，原理解释起来都很简单，但是要真正掌握且灵活应用，并不是件容易的事情。所以，接下

很多支持用户发表文本内容的网站，比如 BBS，大都会有敏感词过滤功能，用来过滤掉用户输入的一些淫秽、反动、谩骂等内容。你有没有想过，这个功能是怎么实现的呢？实际上，这些功能最基本的原理就是字符串匹配算法，也就是通过维护一个敏感词的字典，当用户输入一段文字内容之后，通过字符串匹配算法，来查找用户输入的这段文字，是否包含敏感词。如果有，就用“

搜索引擎的搜索关键词提示功能，我想你应该不陌生吧？为了方便快速输入，当你在搜索引擎的搜索框中，输入要搜索的文字的某一部分的时候，搜索引擎就会自动弹出下拉框，里面是各种关键词提示。你可以直接从下拉框中选择你要搜索的东西，而不用把所有内容都输入进去，一定程度上节省了我们的搜索时间。尽管这个功能我们几乎天天在用，作为一名工程师，你是否思考过，它

上一节我们讲了 BM 算法，尽管它很复杂，也不好理解，但却是工程中非常常用的一种高效字符串匹配算法。有统计说，它是最高效、最常用的字符串匹配算法。不过，在所有的字符串匹配算法里，要说最知名的一种的话，那就非 KMP 算法莫属。很多时候，提到字符串匹配，我们首先想到的就是 KMP 算法。尽管在实际的开发中，我们几乎不大可能自己亲手实现一个

文本编辑器中的查找替换功能，我想你应该不陌生吧？比如，我们在 Word 中把一个单词统一替换成另一个，用的就是这个功能。你有没有想过，它是怎么实现的呢？当然，你用上一节讲的 BF 算法和 RK 算法，也可以实现这个功能，但是在某些极端情况下，BF 算法性能会退化的比较严重，而 RK 算法需要用到哈希算法，设计一个可以应对各种类型字符的哈希

从今天开始，我们来学习字符串匹配算法。字符串匹配这样一个功能，我想对于任何一个开发工程师来说，应该都不会陌生。我们用的最多的就是编程语言提供的字符串查找函数，比如 Java 中的 indexOf()，Python 中的 find() 函数等，它们底层就是依赖接下来要讲的字符串匹配算法。字符串匹配算法很多，我会分四节来讲解。今天我会讲两种比

上一节我们讲了图的表示方法，讲到如何用有向图、无向图来表示一个社交网络。在社交网络中，有一个六度分割理论，具体是说，你与世界上的另一个人间隔的关系不会超过六度，也就是说平均只需要六步就可以联系到任何两个互不相识的人。一个用户的一度连接用户很好理解，就是他的好友，二度连接用户就是他好友的好友，三度连接用户就是他好友的好友的好友。在社交网络中

微博、微信、LinkedIn 这些社交软件我想你肯定都玩过吧。在微博中，两个人可以互相关注；在微信中，两个人可以互加好友。那你知道，如何存储微博、微信等这些社交网络的好友关系吗？这就要用到我们今天要讲的这种数据结构：图。实际上，涉及图的算法有很多，也非常复杂，比如图的搜索、最短路径、最小生成树、二分图等等。我们今天聚焦在图存储这一方面，后

搜索引擎的热门搜索排行榜功能你用过吗？你知道这个功能是如何实现的吗？实际上，它的实现并不复杂。搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的 Top 10 搜索关键词。那请你思考下，假设现在我们有一个包含 10 亿个搜索关键词的日志文件，如何能快速获取到热门榜 Top 10