找出一个列表中，所有出现的连续数字，如列表a=[1,2,3,8,6,7,5,10,16,98,99,100,101],不考虑数字的顺序 连续的数字是指：123， 456， 78 这种，可以是连续的2个，也可以是多个，135 这种是不连续的。 于是可以知道连续的数字是[1,2,3]，[5,6,7,8], [98,99,100,101]
众所周知，在Python中字典和集合依赖元素哈希表来存储，并不存在传统意义上的所谓元素“顺序”，当然，如果需要一个有序的字典可以使用collections模块提供的OrderedDict类。 在Python中，列表和元组属于有序序列，支持下标随机访问，也支持切片操作。当然，列表是可变序列而元组属于不可变序列，这一点决定了它们之间有很大不同。 今天的话题是列表和元组中的元素到底是不是连续存储的。了解C语言的朋友都知道，数组是连续存储的，所以可以下标来直接访问其中任意位置上的元素。而Head First Pyt
综上所述，Redis的压缩列表在存储和查询大量小数据时更加高效，因为它可以节省内存，具有更好的数据局部性，减少内存分配和释放的开销，并且对范围查询具有良好的支持。
在C#中，列表（List）是一种动态大小的集合类型，可以存储不同类型的元素。列表的底层实现是基于数组。
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
切片也是Python序列的重要操作之一，除了适用于列表之外，还适用于元组、字符串、range对象，但列表的切片操作具有最强大的功能。不仅可以使用切片来截取列表中的任何部分返回得到原列表的一个浅复制，也可以通过切片来修改和删除列表中部分元素，甚至可以通过切片操作为列表对象增加元素。 在形式上，切片使用2个冒号分隔的3个数字来完成，例如： [start:end:step] 其中，第一个数字start表示切片开始位置，默认为0；第二个数字end表示切片截止（但不包含）位置（默认为列表长度）；第三个数字step表示
如果要从一个列表里面删除一些元素，如何做才能让性能比较高？答案是从列表的后面开始删起，从后到前删除
Redis中的压缩列表（ziplist）是一种特殊类型的数据结构，用于在列表和哈希表中存储小型元素。
前面几个文章里我们介绍到了字典dict和跳表skiplist，它们都是redis为了追求性能而开发的基本数据结构，里面或多或少都借助了一些辅助的元素；例如字典dict在rehash时会同时存在两个哈希表，又或者跳表skiplist里节点多了层的结构，这些设计都是为了追求性能而牺牲了内存空间。
Python的列表是我们常常使用的一种内置数据结构，其索引的使用可以让我们能很轻松的获取列表中的元素值，索引看上去就很像数组的内容，让我不禁有个疑问，列表是数组吗？
文章目录 一、离散时间信号 与 连续时间信号 关系 二、序列的表示方法 1、列表法 2、函数表示法 3、图示法 一、离散时间信号 与 连续时间信号 关系 ---- 对于一个 连续时间信号 x_a(t) , 如果 以 t 为间隔进行采样 , nt 时间的采样为 x_a(nt) , 其中 t 可以省略 , 直接 使用 n 代表 nt 即可 , 原来的 时间序列为 t, 2t, 3t , 4t , \cdots, nt , 省略 t 后 , 时间序列变为 1, 2, 3 ,
其实大家可能会问，诶前面不是讲了有构造函数这个东西吗？为什么又要搞一个初始化列表出来。
编写一个程序，接受输入的若干个学生姓名，将这些姓名添加到一个列表中，以便老师查阅。每个姓名应该作为一个单独的字符串输入，使用回车来分隔不同的姓名。
在类加载阶段，虚拟机会根据类的完整限定名来找到对应的二进制数据，并将其加载到运行时数据区的方法区中。这个二进制数据包括对象的字段和方法信息，而不包括对象的实例数据。
在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。
这篇文章通俗地解释了概率论的两个基石函数：概率分布函数、概率密度函数，建议不熟悉的同学，认真阅读。
在 Python 中，列表是一种基本的数据类型，列表的数据组成了一个序列，序列里的数据是有序的(索引)，可以快速地找到指定的数据。
Redis是一款著名的key-value内存数据库软件，同时也是一款卓越的数据结构服务软件。它支持字符串、列表、哈希表、集合、有序集合五种数据结构类型，同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式。这篇文章主要介绍压缩列表编码，在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用，最后再对Redis压缩列表应用进行分析。
数组和链表是两种基本的数据结构，他们在内存存储上的表现不一样，所以也有各自的特点。
Redis中使用压缩列表存储字符串数据能够在一定程度上提高空间和时间效率。然而，在进行字符串修改时，可能会带来内存重新分配和拷贝成本，也可能会导致内存浪费。这要根据具体的使用场景来权衡选择合适的数据结构。
STL 容器 用于管理 一组 数据元素 , 不同类型的 STL 容器 的区别 主要是 节点 和 节点之间的关系模型 不同 ;
压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么是小整数值，要么是长度比较短的字符串，那么redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。
抽奖，B端商家可设置不同级别奖品，不同中奖率；C端用户参与抽奖活动，增强双方互动性，提升转化率。
本文中介绍的是如何利用pyecharts绘制箱型图。由于箱线图不像柱状图、折线图那样简单常见，许多人都对它敬而远之。希望通过本文的学习，能够使得箱线图也可以变得“平易近人”。
在 使用 Django Pagination 实现简单的分页功能 中，我们实现了一个简单的分页导航效果。但想实现下面这样的一个比较完善的分页导航时，Django Pagination 内置的 API 已经无法满足需求。本文将通过拓展 Django Pagination 来实现下图这样比较完善的分页效果。 image.png 分页效果概述 一个比较完善的分页效果应该具有以下特性，就像上图展示的那样，很多网站都采用了类似这种的分页导航方式。 始终显示第一页和最后一页 当前页码高亮显示 显示当前页码前后几个连续
今天翻看了关于时间复杂度、空间复杂度的文章和视频，对其认知加深了些，之后也要养成分析复杂度的习惯，顺手添加，大家如果看到我写错的还望予以纠正。
不满足ziplist的条件的，使用linkedlist编码。linkedlist 是哟哥撞断链表，每个节点是一个RedisObject 类型是字符串。
在上一篇我们知道了Jvm的内存划分，这一篇我们来具体分析一下，当我们用new关键字创建一个新对象时，Jvm都做了哪些工作。当虚拟机执行到new指令时，发现它是关键字，于是会检查这个指令参数是否能在常量池中找到相关的引用，并检查这个引用所代表的类是否被加载、解析和初始化过。如果没有被加载，则先执行类的加载过程。当类加载成功后，虚拟机就会为新创建的对象分配内存。分配内存无非就是在Java堆上划出一部分区域来作为新对象的存储空间。但在实际的处理时是比较麻烦的。例如怎么找到空闲的内存，如何划分固定大小内存。我们知道Java虚拟机规范中所说虚拟机中的堆内存可以是连续的也可以是不连续的。所以虚拟机在为对象分配新内存时，就要根据这两种不同的方式来采取不同的实现。这两种方式分别叫作：指针碰撞和空闲列表。正面我们分别看一下它们具体的实现方式。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
小勤：上次试了《要删的内容很复杂，列举不完，那能不能想要啥就提取啥？》文章中的方法，但发现里面的List.Select函数的判断都是针对连续的字符的，所以用了each _>”A”and _<”z”的判断条件，问题是，有时候要保留的内容可能不是这种连续的，比如保留英文和横杠(-)等等：
现在有一串整形数字，整形是基本的数据类型，要保存这串数字，你可能想到的是产生一个列表啊他们存进去，但是现在要把你所学的高级数据类型（元组，字典，列表）全部抛弃掉，只记住整型，浮点型，字符串。现在考虑的是如何把一个整形的储存，要研究的是他存的时候到底是一个什么概念，这里就要引入内存的概念。
Python是一种面向对象的语言，它与英语非常相似，因此对于初学者来说是一种非常好的语言。它的高级特性和受支持的库包甚至可以用几行代码来编写复杂的任务。在本文中，我们将介绍python的一些高级特性，掌握这些特性可以让你的编程更加顺畅。
将段落顺序编号。新的 LISTNUM 域可替代 AUTONUM 域。可以在简单的列表或多级符号列表中使用 LISTNUM 域进行编号，而且在段落中的任意插入 LISTNUM 域。提供 AUTONUM 域是为了与以前的 Word 版本保持兼容。
''' 数据结构之线性结构之列表 : 这里的列表是一种数据存储结构,也即将一块连续的存储空间分配给该变量存储数据.优点在于:查询效率极高,但缺点在于,为保证数据存储的连续性 每当删除中间位置的某一个元素时,后面元素的位置都必须的随之发生改变,因此其删除效率是极低的.由此也导致了另一个问题,也即利用循环结构, 无法彻底删除所有的元素; for循环结构内部是通过一个迭代器来实现的,为便于理解,我们可以以C
你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。
压缩列表（ziplist）是Redis为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，一个压缩列表可以包含任意多个节点（entry），每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。重点是内存连续
《Redis设计与实现》读书笔记（六） ——Redis中的压缩列表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 压缩列表（ziplist）是列表键（list）和哈希键（hash）底层的实现之一。当列表项较少，且每项要么是小的整数值，要么是长度比较短的字符串，则使用ziplist。当哈希的键值对较少，且每个键值对都是小整数或短字符串，也是使用ziplist。 二、压缩列表构成 压缩列表是redis为了节约内存开发的，由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。每个压缩列表有多个节点（entry），节点
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，要求也越来越多，所以我对于数据结构只能慢慢补起来了。(灬ꈍ ꈍ灬)
通过以上的内存优化策略，Redis能够根据需求选择最佳的编码方式，以最小的内存消耗来存储整数集合。
前言 📢 本日记为个人的刷题学习日记，内容非原创，仅为自己复习知识时，能够看得懂自己写的CV的代码，快速理解题意。另外，👍力扣官方的题解很好用，三叶姐🍭nb！！！！！ 821 字符的最短距离 题意 给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。 返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
boltdb 是市面上为数不多的纯 go 语言开发的、单机 KV 库。boltdb 基于 Howard Chu'sLMDB 项目 ，实现的比较清爽，去掉单元测试和适配代码，核心代码大概四千多行。简单的 API、简约的实现，也是作者的意图所在。由于作者精力所限，原 boltdb 已经封版，不再更新。若想改进，提交新的 pr，建议去 etcd 维护的 fork 版本 bbolt。
Redis对外提供了string,list,hash,set,zet等类型，但是Redis内部针对不同类型存在编码(底层数据结构)的概念，所谓编码就是具体使用哪种底层数据结构来实现。编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。 使用 object encoding {key} 命令获取编码类型。如下:
底层实现 String底层是动态字符串SDS（simple dynamic string） SDS结构有五种header定义，为了满足不同长度字符串可以使用不同大小的header，节省内存。
我不太清楚通配符掩码具体是怎么定义的，但是在大多数初学者的印象中通配符掩码就是子网掩码取反，在网上搜索了一下也没有什么具体解释，下面是摘自百度百科的解释：
contents 数组是整数集合的底层实现: 数组中的各个项按值大小有序排列，并且数组中不包含任何重复项;
数字门级电路可分为两大类：组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点，在后面会作为单独的主题处理。
感谢粉丝：秋日私语，在 原创互助答疑群2 内，秋日私语遇到的一个list删除操作的问题，这是一个非常经典的坑。群内小伙伴：@数据科学-苏，@机器学习-guo等给出了可能的几个解决方法。秋日私语深度分析了这个问题，以下是他总结的笔记，再次感谢@秋日私语。
我们有一个数字流 [0,0,0,7,8,0,0,2,5,6,10,11,10,13,5,0,1,0,…]，希望通过正则表达式来处理它，找到符合以下模式的"波动"：
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