一道很經典的題目，是給定一 string ，能不能分被拆分成 wordDict 裡面的單詞。注意這題，wordDict 裡面的單詞可以重複使用，即單詞使用沒有次數限制，所以 string 可以分成任意段，這就增加了題目的難度。解法蠻多種的，可先從 brute force 下手，再加上暫存優化後，就是蠻標準的 dp 解了，來解一下吧。
IP (Internet Protocol) 是電腦的地址。IP 位址在系統中是一個 32 位元的數字，但為了方便人類讀寫，每一個位元組會被轉換成一個十進位的數字。
IP 位址可以分為 Network ID 和 Host ID，為了讓電腦可以判斷出 IP 位址的 Network ID 及 Host ID，必須靠子網路遮罩 (Subnet Mask) 的幫忙。
Dynamic Programming 大概算是 leetcode 裡面平均難度最高的章節了，還蠻需要練習的。但在講 DP 之前，我們可以先講 Search，因為 Dynamic Programming 其實就是 Search + Memoization。
Datadog 是 2010 年成立，以 infrastructure monitoring 起家。主要是整合多個雲平台如 GCP, AWS, Azure，讓工程師方便監測以進行 debug 。另外可用機器學習方式，將預先對可能發生異常狀況發出警示，是企業級的解決方案。
目前使用 AWS 和 GCP terraform module 的感想，其實我覺得都還可以。但這邊特別覺得 GCP load-balancer module，我個人感覺寫得真的不好，有很多地方應該可以寫得更好，讓使用者體驗更棒的，但他們並沒做到…，也讓我思考了其實一昧 module 化是否有必要呢 ? 讓我列出來一些我簡單比較和缺點吧。
這題我看起來也是很技巧性的題目，一開始要把 subarray 的特性掌握的淋漓盡致，並且想到用 hashmap 來建立快速查找關係，真的有點困難…但也是這道題的魅力吧 ! 基本上 hashmap 題目大概都會偏向這種步驟應用，多注意可以讓自己視野開闊。
AWS 目前有多種 Load Balancing
- Application Load Balancer
- Network Load Balancer
- Classic Load Balancer
對於 Classic Load Balancer ，除非還有 ec2 運行在 ec2-classic 網路的場景，要不然已經不建議使用了，建議使用 Application Load Balancer 、 Network Load Balancer 取代。
這題是 Google 面試題，在 Hide Hint 中表示可以使用 binary-search 解決，剛開始覺得蠻 tricky 的，但仔細思考會覺得 binary-search 很符合這題目。
前面有介紹了 Binary Search 的通用模板，但通用模板還是有缺點，就是要找的目標須在 array 範圍內，這樣才能定義 index。但很多時候題目並不會有一個準確的 array 被定義，還是需要了解各個模板才能比較好的去解答各式題目。
Binary-Search (二分搜尋法)，是一種針對已經排好序的區間內， O(logN) 的搜索方式。 Binary-Search 在處理邊界時很容易出錯。 基本上都是沒注意到兩大原則 :
- 每次都一定要縮減收所區域
- 每次縮減不能排除潛在答案
雖然淺顯易見，但實踐在寫的時候還是常常會寫出 bug 。