系统设计面试前你必须了解的关键算法清单

以下是系统设计面试前你必须了解的关键算法清单，包含工作原理、优先级及典型应用场景，帮助你有针对性地准备：

1. Geohash（优先级★★★★★）
- 基于空间编码的地理位置划分算法
- 典型应用：基于位置的服务（LBS）

2. Quadtree（优先级★★★★★）
- 递归划分二维空间的树结构
- 典型应用：地理位置服务、空间索引

3. Consistent Hashing（优先级★★★★★）
- 哈希环实现节点负载均衡
- 典型应用：集群服务负载均衡

4. Leaky Bucket（优先级★★★★★）
- 流量限速算法，通过固定速率“漏水”控制请求
- 典型应用：限流

5. Token Bucket（优先级★★★★★）
- 令牌桶算法，允许突发流量且控制整体平均速率
- 典型应用：限流

6. Trie（优先级★★★★★）
- 字典树，支持前缀搜索
- 典型应用：搜索自动补全

7. Rsync（优先级★★★☆☆）
- 文件同步算法，支持高效增量传输
- 典型应用：文件传输

8. Raft/Paxos（优先级★★★☆☆）
- 分布式一致性算法
- 典型应用：分布式系统一致性保证

9. Bloom Filter（优先级★★★☆☆）
- 空间高效的概率型数据结构，快速判断元素是否存在
- 典型应用：减少昂贵的查找操作

10. Merkle Tree（优先级★★★☆☆）
- 树状哈希结构，用于节点间不一致性检测
- 典型应用：区块链、分布式存储数据校验

11. HyperLogLog（优先级★☆☆☆☆）
- 高效估算唯一元素数量的算法
- 典型应用：快速基数统计

12. Count-min Sketch（优先级★☆☆☆☆）
- 频率估计算法
- 典型应用：大数据流量统计

13. Hierarchical Timing Wheels（优先级★☆☆☆☆）
- 高效定时任务调度算法
- 典型应用：任务调度器

14. Operational Transformation（优先级★☆☆☆☆）
- 支持协作编辑的冲突解决算法
- 典型应用：多人协作编辑

总结：
- 地理位置相关算法（Geohash、Quadtree）优先级最高，适合LBS系统设计必备；
- 负载均衡（Consistent Hashing）、限流（Leaky Bucket、Token Bucket）、搜索（Trie）是核心基础算法；
- 一致性算法（Raft/Paxos）、布隆过滤器、Merkle树等为分布式系统设计的重要工具；
- 统计与调度类算法优先级较低，但在大规模系统中同样不可忽视。

系统设计面试中，理解算法原理、优缺点及实际应用场景，能帮助你更好地设计高效、可扩展的系统。