算法帝国：今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

说白了，Google、Baidu 赖以生存的搜索引擎，抖音、头条引以为傲的推荐系统，广点通等平台主流的“印钞机器”广告引擎，这背后的算法逻辑，数据分析科学和机器学习原理，才是最值得工程师深入研究的风口。

但是，这些和大厂核心业务挂钩的主流系统，通常都非常复杂。

淘宝、抖音、美团头条推荐系统的基础架构

就拿字节跳动的推荐系统来说，架构层面包含数据排序层、融合过滤层、召回层、数据存储层、计算平台层、数据源等。这其中，不仅涉及多种算法逻辑，还关系到数据处理相关作业，用开发工程师的思维进行理解，确实会比较困难。

况且，各个大厂都有自家的技术沉淀，所构建的系统和实现逻辑也截然不同，比如：

• 同样是搜索引擎，Google 和 Baidu 的实现方式有什么区别？

• 今日头条、抖音，和淘宝、天猫的推荐系统，差异在哪？

• 作为一名开发工程师，需要掌握哪些必备算法知识？

其实，有关推荐系统、广告系统和搜索系统的探讨，都是这两年才开始热起来的。这类较新的复杂系统，恕我直言，仅仅靠网上的学习资料很难真正理解。有句话叫万事开头难，如果你也想提升这一块的技术能力，与其冒着树立错误认知的风险，还不如找个靠谱的大咖带领学习。

市面上分析算法的人很多，真比较起课程深度与质量，那我还是推荐这门神秘超一线大厂1500道的2021LeetCode算法刷题pdf笔记

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昨晚逛GitHub，无意中看到一位大佬的算法刷题笔记，感觉发现了宝藏！有些小伙伴可能已经发现了，但咱这里还是忍不住安利一波，怕有些小伙伴没