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整理哈希三题：两数之和、字母异位词分组、最长连续序列的思路、Java 实现与复杂度。

按学习仓库原文整理力扣 Hot100 的 16 类题目目录，从已经完成的哈希三题开始复习。

文本向量化是搜索、推荐与 RAG 共同的地基。本文快速回顾 one-hot、TF-IDF、Word2Vec 等经典方案的思路与局限，重点拆解现代 Embedding 模型的三大支柱：BERT 上下文表示、Sentence-BERT 句向量专用化与对比学习训练范式，并盘点 BGE、GTE、E5、OpenAI text-embedding-3 等主流模型与 MRL、指令前缀等关键技术。

TF-IDF 用「词频 × 稀缺度」给词打分，是信息检索绕不开的经典。本文快速讲透它的核心原理，重点展开两大应用：搜索系统里的相关性打分，以及把文本变成稀疏向量后的分类、相似度与关键词提取。

向量语义召回与 BM25 关键词召回的分数天然不可比，混合检索需要一个仲裁者。本文以混合检索为例讲解 RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法的公式与 k 常数的数学直觉，并横向对比分数级融合、名次级融合与学习排序三类融合策略的取舍。

从暴力 KNN 的 O(N × D) 算力瓶颈，到 IVF、HNSW、IVF-PQ 的亚线性近似检索原理；从搜广推全链路端到端 SLA 预算分配，到工业级向量索引在维度、内存、动态更新与属性过滤下的全景选型决策。