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 。
這題第一眼其實看不太出來是 graph 題，但仔細分析會發現是一個單詞，然後能 reach 到的是換一個字母的單詞，就是鄰居；然後要找最短路徑。 難就是難在一開始要把問題轉化成一個 graph!
雲端資源在使用的時候，可以特別注意收費的部分。 例如 GCP Filestore 和 AWS EFS 都是有關於 file share 的功能，但計費方式卻很不一樣。養成沒事看看雲端 billing 可以幫助止血…，踩完坑之後就來看看付費公式吧 !
基本上 terragrunt 的使用和 terraform 都一樣，所以才說 terragrunt 是一層 wrapper。
terragrunt init terragrunt plan terragrunt apply和 terraform 都一樣對吧 !
變數管理也是一個讓 code 更加 DRY 的方式之一， terragrunt 有蠻多傳遞變數的方式，這邊舉例 inputs
前段時間社群上有人 po 出 GCP 和 AWS 的比較，然後測出 GCP 慘烈的 VM 生成時間和一堆 409 錯誤，聽說有驚動 Google 高層(
怕.jpg)。那現在我們來針對該作者開源的測試程式來看看吧!
這題需求是要合併 k 個 linked-list 成一個大的 linked-list，每個 linked-list 都是有序的，且大的 linked-list 也必須是有序的，是 LeetCode21. Merge Two Sorted Lists 的進階題，但本題可用 min heap 解題，還蠻巧妙的，故紀錄一下。
Java 8 因為引入了 lambda 這樣的 functional 函數，所以 Map 系列增加了一些方法，感覺還是很好用的，簡單做一些相關介紹 …
Provide 是整個 terraform 最重要的元件，是決定要對哪一個平台操作 (e.g. AWS, Azure, gcp)，負責和雲端 API 的接口交互，可以在不了解 API 細節的情況下，通過 terraform 來編排資源。