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Algorithms at Scale: From Theory to Production — Patterns, Code, and Performance Tuning for Search, Ranking, and Big Data Pipelines
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- Build algorithms that thrive at scaleIf your search results lag, rankings drift, or data pipelines choke under load, this book shows you how to turn elegant theory into fast, production-grade systems. Algorithms at Scale gives you proven patterns, code strategies, and performance tactics to ship reliable search, ranking, and big data solutions on real infrastructure.What you will learnDesign scalable algorithms for search, ranking, and streaming analyticsChoose the right data structures for latency, memory, and throughputTranslate theory to production with pragmatic code and trade-offsOptimize performance using profiling, caching, vectorization, and concurrencyHarden pipelines with testing, monitoring, and SLO-driven capacity planningInside the bookArchitecture patterns: sharding, indexing, retrieval, ranking, and feedback loopsCode recipes: top-k, deduplication, feature stores, incremental updates, A/B evaluationPerformance playbook: hotspots, back-pressure, batching, and cost-aware optimizationWritten for software engineers, data engineers, and applied scientists who need results, not just proofs. Whether you are scaling a startup search feature or tuning enterprise data pipelines, you will gain the confidence to ship faster and break less.Stop firefighting and start engineering with intention. Elevate your algorithms from slideware to systems that deliver under pressure. Add this book to your toolkit today.
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