nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++ 使用行优先的存储方式)，所以 PyTorch 中的 nD 张量也按照行优先的顺序进行存储的。
题目：给定一个字符串 s，统计并返回具有相同数量 0 和 1 的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是成组连续的。
首先理解什么是异位词，是有相同字母组成，不同顺序的单词。所以异位词分组，就是把有相同字母组成的单词分成一个组。
给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。
在计算机科学中,分治策略是非常重要的算法思想. 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题. 再子问题的分解成更小的子问题; 直到最后的子问题可以简单的直接求解. 再将子问题的结果合并得到原问题的结果;
在计算机科学中，分治策略是非常重要的算法思想， 字面上的意思就是把一个复杂问题分解成2个或者多个相同或者相似的子问题，再将子问题分解成更小的子问题；直到最后的子问题可以简单地直接求解，再将子问题的结果合并得到原问题的结果。
给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度。 例如： 给出的数组为[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续元素序列为[1, 2, 3, 4]. 返回这个序列的长度：4 你需要给出时间复杂度在O（n）之内的算法
1、数据结构中最基本的一个结构就是线性结构，而线性结构又分为连续存储结构和离散存储结构。所谓的连续存储结构其实就是数组。
上述题目太过复杂，于是我将他变了一种问法：输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
今天跟大家分享一道面试题目，这个题目是这样的：给定5个相同格式的日期，怎么判断是否是连续的5天呢？
js数组 和var i=1;这样的简单存储一样是js中的一种数据结构，是专门用来存储多个数据的一种数据结构。 摘：数组是一组数据的集合，其表现形式就是内存中的一段连续的内存地址，数组名称其实就是连续内存地址的首地址。 数组也是分为强类型和弱类型的： 强类型语言数组：1.内容是连续的 2.指定数组的时候要给一个长度 3.要规定存储数据类型 弱类型语言数组：可以不连续，不用指定长度，可以存储任何类型长度 js数组是弱类型数组。 js数组的定义方式： //数组的定义方式 //第一种 var
滑动窗口算法的基本思想是使用双指针（有时也可能使用更多指针）来表示窗口的边界。在每一步中，我们可以根据特定条件来移动窗口的边界，并更新所需的统计信息。
给定一个未排序的整数数组，找出最长连续序列的长度。要求算法的时间复杂度为 O(n)。
链接： 128. 最长连续序列 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)
但凡IT江湖侠士，算法与数据结构为必修之课。早有前辈已经明确指出：程序=算法+数据结构 。要想在之后的江湖历练中通关，数据结构必不可少。数据结构与算法相辅相成，亦是阴阳互补之法。
在没有其它附加条件的情况下，读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字，从而找到重复数：
从若干副扑克牌中随机抽 5 张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。2～10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大、小王为0 ，可以看成任意数字。A 不能视为14。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 659. 分割数组为连续子序列（Medium）
PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小，而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小，只能够重新调整张量形状。」
Given a list of non-negative numbers and a target integer k, write a function to check if the array has a continuous subarray of size at least 2 that sums up to a multiple of k, that is, sums up to n*k where n is also an integer.
好久没有遇到这么简单的题目了，解这题的思路就是在遍历数组的同时维护两个变量：一个是当前连续的1的数目，另一个是目前为止整个数组连续的1的最大数目，如果遍历的元素是1，则更新这两个值，如果是0，则将当前连续的1的数目定为0； 好，废话不多说，代码如下，也挺简洁的：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
今天和大家分享的是「力扣」第 413 题：等差数列划分。这道题可以使用「滑动窗口」，也可以使用「动态规划」。
示例 1： 输入：nums = [1, 1, 0, 1, 1, 1] 输出：3 解释：开头的两位和最后的三位都是连续 1 ，所以最大连续 1 的个数是 3.
给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。
牛牛刚学会数组不久，他拿到两个数组 a 和 b，询问 b 的哪一段连续子数组之和与数组 a 之和最接近。
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
开发项目和出没社区有一段时间了，会遇上一些比较有印象业务需求。这些业务需求，可能是自己开发项目遇上的，可能是在社区看到的业务需求，或者其他情况接触到的需求，但是这些业务需求的实现逻辑都值得一写。因为这些业务逻辑可以当做练习题一样，可以给大家练手。也希望大家从这些需求实现的逻辑里面可以能到javascript的相关知识，当然如果大家觉得代码需要怎样优化，或者有什么建议，更好的实现方案，觉得我哪里写错了，或者有觉得可以分享的需求，可以在评论提下！
这道题是给一个非负整数数组和整数 k，判断数组是否含有连续子数组，其大小至少为 2，总和为 k 的倍数，即总和为 n*k，其中 n 也是一个整数。
线性表是一种线性结构。线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。线性表的逻辑上是连续的,物理上不一定连续的，比如数组它在逻辑上和物理上都是连续的,但是链表在逻辑上是连续的在物理上是不连续的。常见的线性表有数组,栈,队列,链表。
题目：在二维平面上，有一个机器人从原点(0, 0) 开始。给出它的移动顺序，判断这个机器人在完成移动后是否在 (0, 0) 处结束。
JavaScript 中的数组有很多特性：存放不同类型元素、数组长度可变等等，这与数据结构中定义的数组结构或者C++、Java等语言中的数组不太一样，那么JS数组的这些特性底层是如何实现的呢，我们打开V8引擎的源码，从中寻找到了答案。V8中对数组做了一层封装，使其有两种实现方式：快数组和慢数组，快数组底层是连续内存，通过索引直接定位，慢数组底层是哈希表，通过计算哈希值来定位。两种实现方式各有特点，有各自的使用情况，也会相互转换。
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议，滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于 TCP 协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
Array：它是数组，申明数组的时候就要初始化并确定长度，长度不可变，而且它只能存储同一类型的数据，比如申明为String类型的数组，那么它只能存储S听类型数据
题解转自LeetCode：https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence/solution/zui-chang-lian-xu-xu-lie-by-leetcode-solution/
无非就是遍历数组，检查连续的1，用一个临时变量记录每次连续的1的个数，连续结束时判断是否比最大的连续个数要大。
题目1 连续子数组的最大和 描述： 输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中一个或连续的多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 思路 最大和连续子数组一定有如下几个特点： 1、第一个不为负数 2、如果前面数的累加值加上当前数后的值会比当前数小，说明累计值对整体和是有害的；如果前面数的累加值加上当前数后的值比当前数大或者等于，则说明累计值对整体和是有益的。 步骤： 1、定义两个变量，一个用来存储之前的累加值，一个用来存储当前的最大和。遍历数组中的每个元素，假设遍
定义：线性表是 n 个具有相同特性的数据元素的有序序列。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构，常用的线性表：顺序表、链表、栈、队列…
斗地主中，大小连续的牌可以作为顺子，有时候我们把对子拆掉，结合单牌，可以组合出更多的顺子，可能更容易赢。 那么如何合理拆分手上的牌，合理地拆出顺子呢？我们今天看一道非常有意思的算法题，连续子序列的划分问题。 这是力扣中的第 659 题「分割数组为连续子序列」，题目很简单： 给你输入一个升序排列的数组nums（可能包含重复数字），请你判断nums是否能够被分割成若干个长度至少为 3 的子序列，每个子序列都由连续的整数组成。 函数签名如下： bool isPossible(vector<int>& nums)
在堆中连续开辟的一段空间，每个元素占有相同大小的空间。一经开辟，即固定大小，无法改变长短。
第一章 [数据结构与算法] 邂逅数组与队列 第二章 [数据结构与算法] 邂逅链表 第三章 [数据结构与算法] 邂逅栈 第四章 [数据结构与算法] 排序算法 第五章 [数据结构与算法] 排序算法之冒泡排序与快速排序(快排) 第六章 [数据结构与算法] 排序算法之选择排序和堆排序 第七章 [数据结构与算法] 排序算法之直接插入排序与希尔排序 第八章 [数据结构与算法] 排序算法之归并排序与基数排序 第九章 [数据结构与算法] 查找算法 第十章 [数据结构与算法] 树结构之二叉树 第十一章 [数据结构与算法] 树结构之二叉排序树、平衡二叉树、多路查找树 第十二章 [数据结构与算法]赫夫曼树与赫夫曼编码 第十三章 [数据结构与算法] 图结构 第十四章 [数据结构与算法] 盘点工作中常用的算法 第十五章 [数据结构与算法] 输入当前是一周的第几天, 返回今天直到三天后分别都是星期几
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