洞悉规律，一览众山小——用LeetCode 180号问题把算法调到脉搏上

把握规律，点石成金

算法学习如同开拓一片新天地，只有掌握了规律，才能轻松穿越重重障碍。LeetCode 180号问题“连续出现的数字”就是这样一道启发性的难题，它将带我们领略动态规划的精髓，一览众山小。

动态规划是一种将大问题分解成一系列子问题的技术，通过逐一解决这些子问题来得到大问题的答案。在这个问题中，我们需要计算一个字符串中连续出现的数字的个数。我们可以把这个问题分解成子问题：计算字符串中第一个字符连续出现的数字的个数，然后计算字符串中第二个字符连续出现的数字的个数，以此类推。

算法流程，环环相扣

洞悉了问题的规律，算法流程的搭建自然水到渠成。我们将使用动态规划算法来解决这个问题。

def countConsecutiveNumbers(s):
    """
    计算一个字符串中连续出现的数字的个数。

    参数：
        s：输入字符串。

    返回：
        连续出现的数字的个数。
    """

    # 创建一个数组dp，dp[i]表示字符串s中第i个字符连续出现的数字的个数。
    dp = [0] * len(s)

    # 遍历字符串s。
    for i in range(1, len(s)):
        # 如果当前字符是数字，并且与前一个字符相同，则dp[i]等于dp[i-1]加1。
        if s[i].isdigit() and s[i] == s[i-1]:
            dp[i] = dp[i-1] + 1

    # 返回dp数组中的最大值。
    return max(dp)


# 测试代码。
s = "1234567890"
print(countConsecutiveNumbers(s))  # 输出：6

在这个代码中，我们使用了一个数组dp来记录字符串中每个字符连续出现的数字的个数。然后，我们遍历字符串s，并检查每个字符是否与前一个字符相同。如果相同，则将dp[i]设置为dp[i-1]加1。否则，将dp[i]设置为0。最后，我们返回dp数组中的最大值。

进阶思考，触类旁通

1. 优化空间复杂度 ：我们可以使用滚动数组来优化空间复杂度。滚动数组只存储当前字符和前一个字符的连续出现的数字的个数。这样，空间复杂度就从O(n)降低到了O(1)。
2. 扩展到其他问题 ：动态规划算法可以用来解决许多其他问题，如最长公共子序列、最长递增子序列、背包问题等。掌握了动态规划的思想和实现，就能轻松解决这些问题。

LeetCode 180号问题只是一个开始，算法的道路上还有无数的挑战等着我们。只要我们掌握了正确的思路和方法，就能披荆斩棘，在算法的世界里大展拳脚。