写代码的lorre

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列。可以使用前缀和来解决此类问题

Redis是一个键值对KV型数据库，数据都是保存在内存中的，可以支持海量数据的存储和读取。Redis是如何做到O(1)时间复杂度的查询？又是如何存储海量数据的？本文将从底层分析Redis是如何实现的

LFU，全称Least Frequently Used，即最不经常使用 常被用于缓存淘汰策略，核心思想就是依据缓存的访问次数来降序排序。缓存访问次数多的排前面，当需要删除缓存时，优先删除排在末尾的缓存

LRU，全称Least Recently Used，即最近最少使用 常被用于缓存淘汰策略，核心思想就是依据缓存的访问时间来降序排序。 最新被访问的缓存排前面，当需要删除缓存时，优先删除排在末尾的缓存

redis为用户提供了五种基本数据类型：字符串(string)、列表(list)、哈希(hash)、集合(set)、有序集合(zset)。这些对用户提供的数据类型，都是基于底层数据结构来实现的

数组中的窗口，本质就是子数组 字符串中的窗口，本质就是子串 所以滑动窗口一般用来解决数组子数组或字符串子串的问题

给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线，第 i 条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。

堆是一种数据结构，它需要同时满足两个条件： 1. 是一个完全二叉树；2. 所有父节点的值 >= 子节点的值，或所有父节点的值 <= 子节点的值。我们可以使用堆这种数据结构来进行排序

本文深入分析了什么是内存对齐，为什么需要内存对齐，以及如何进行内存对齐。内存对齐可以减少CPU访问内存次数，提升性能，提升访问的原子性和程序可移植性。了解内存对齐后，可以进一步减少程序内存占用