做笔记只有在你以后需要的时候能找到它们才有意义！RemNote 提供了各种快速而强大的搜索界面，帮助你快速找到笔记，即使你已经积累了多年：
全局搜索 / Ctrl+P 搜索： 快速打开知识库中任意位置的 Rem。
引用和传送门搜索： 查找要作为Rem 引用或传送门插入的 Rem。
文本引用搜索： 查找你在笔记中其他地方使用过的特定文本字符串。
在文档中查找 / Ctrl+F 搜索： 在单个文档中查找特定文本字符串的出现位置。
后代搜索： 查找作为当前所选 Rem 的子项的 Rem。
搜索你的整个知识库
在任何地方按 Ctrl+P（Mac 上为 Cmd+P）或单击左上角的“搜索”框即可搜索你的知识库。
当搜索打开时，你将看到一个你最近使用过的 Rem 的简短列表。如果你要查找的 Rem 不在列表中，只需开始输入即可找到它。
找到正确的 Rem 后，单击它或按 Enter 键即可转到该处，或者在单击/按 Enter 键的同时按住 Shift 键以保持当前位置并在另一个窗格中打开新的 Rem。
要将搜索范围限制到知识库的特定部分，请使用层级搜索。
引用、传送门和标签搜索
你经常会在一个文档中创建一个 Rem，然后希望在另一个文档中引用该 Rem。键入 [[（或 @）搜索要引用的 Rem，键入 (( 搜索要添加为传送门的 Rem，键入 ## 搜索要添加为标签的 Rem。此处的搜索方式与使用 Ctrl+P 在快捷工具栏中搜索的方式相同。
标签搜索与引用和传送门搜索的不同之处在于，它仅显示以前用作标签的 Rem。如果你想使用以前未用作标签的 Rem 作为标签，只需选择“显示非标签”选项。
你可以在引用、传送门和标签搜索中使用层级搜索，将搜索范围限制到知识库的特定部分。
选择文本进行搜索
每当你在 RemNote 中选择一段文本时，你的整个知识库都将被搜索以查找任何匹配的文本，以帮助你快速找到关于同一事物的 Rem。与 Ctrl+P 和引用/传送门搜索不同，此功能仅搜索整个单词的完全匹配；它不会包含仅匹配你选择的部分文本的 Rem，也不会包含你选择的文本是另一个单词的一部分的 Rem。
在此处选择一个 Rem 将把它作为传送门添加到当前 Rem 的下方。

可以使用工具栏中的放大镜图标打开和关闭此功能。
在文档中查找/筛选
在较大的文档中，即使你已经进入了正确的文档，你可能仍需要帮助来找到你的方向。按 Ctrl+F（Mac 上为 Cmd+F）将打开一个弹出窗口，允许你：
转到特定单词的出现位置（查找）
隐藏所有不包含特定单词或没有特定标签的 Rem（筛选）
对文档中所有 Rem 上的特定文本执行查找和替换（替换）
隐藏所有不符合任意条件的 Rem（查询筛选）
如果你在“查找”和“筛选”功能中键入多个单词，RemNote 将查找任何一个单词的所有出现位置。
在后代中查找
当查看具有大量后代的 Rem 时，你可以按 Ctrl+Shift+C（Mac 上为 Cmd+Shift+C）快速选择一个你要将光标移动到的 Rem。
搜索算法的工作原理
RemNote 使用复杂的优先级算法来决定如何在 Ctrl+P 搜索和引用/传送门/标签搜索中对搜索结果进行排序。以下一些技巧可以帮助你决定如何设计你的知识库以实现最佳搜索：
搜索词仅匹配 Rem 中单词的前面部分：搜索 cat 会找到包含 cat 或 catenary 的 Rem，但不会找到 dedicate。
搜索不区分大小写：cat 与 Cat 或 cAt 相同。
文档和概念的排名高于其他 Rem。
更靠近层级结构顶部的项目（“较浅”）排名较高。
你最近访问或经常访问的项目排名较高。
当你输入多个单词时，其在层级结构中的完整路径按顺序包含这些单词的 Rem 排名高于仅包含所有这些单词的 Rem。（例如，这允许你键入文档的名称，然后是其中的标题，然后是你正在该标题下查找的 Rem，并且几乎可以肯定能找到它。）
这些规则不适用于 Ctrl+F 搜索，它只是在当前文档中搜索你键入的确切文本，忽略大小写。
为什么我只能在单词的前面找到匹配项？
RemNote 优先考虑即使在庞大的知识库中也能进行极其快速、响应迅速的搜索。这意味着我们必须在可以找到的内容上做出一些妥协。为了使搜索如此快速，我们不能仅仅搜索你所有的 Rem 来查找所有可能的匹配项，我们需要维护一个 Rem 的索引——一种特殊的按顺序排列的数据结构，以允许快速搜索。
为了直观地理解这一点，可以考虑一个书架，其中的书按标题的字母顺序排列。如果你想找到所有标题以某些字母开头的书（假设是“Con”），这非常容易：你只需查看书架中间附近的某本书，注意该书的前三个字母在字母表中是在“Con”之前还是之后，随后在你知道这些书所属的书架的一半重复此过程。很快，你就会发现所有匹配的书都在一起。
另一方面，如果你想找到所有标题中任意位置包含字母“Con”的书，则没有捷径可走——唯一的办法是查看书架上的每一本书，阅读它的整个标题，并确定它是否包含这些字母。
理论上，我们可以构建一个索引，其中包含你知识库中每个单词的每个可能部分的“书”。但这有两个缺点，使其不切实际：首先，在你更改 Rem 时更新索引将非常缓慢，因为每次都需要写入许多条目；其次，索引将需要非常大的存储空间。我们通过索引每个单词而不是每个 Rem 来进行折衷，这对于大多数目的来说已经足够好了。
（在未来的某个时候，我们希望支持词干提取，以便像“bookshelf”这样的复合词可以在“bookshelf”和“shelf”下进行索引。）