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前言 這裡是我寫Leetcode總結核心概念的地方，不同的情境會使用到的武器不同，這裡我會描述在什麼樣的情境滿足下，適合的資料結構或是演算法。而這個演算法的核心概念是什麼，同時我也會紀錄一些我在刷題時的心得，以及刷題的時間，來慢慢看到成長與進步。 Leetcode時間紀錄 Hash Table 情境1: 快速找元素 通常使用 Hash 的關鍵在於要用 O(1) 的時間複雜度來查找元素，這樣就可以不用遍歷整個 list 從 O(n) 變成 O(1) 的時間內完成整個問題。 相關題目： leetcode-1-two-sum: 給定一個 target 數值，從 list 中找到兩個數字相加等於 target leetcode-12-integer-to-roman: 整數轉羅馬數字 leetcode-13-roman-to-integer: 羅馬數字轉整數 情境2: 比對無序的東西 如果要比對兩個無序的東西，像是兩個字串是否是 Anagram，這時候可以使用 Hash 來記錄每個字元出現的次數，然後比對兩個 Hash 是否相同。 相關題目： leetcode-49-group ...

前言 今天要來介紹的是如何用 Terraform 建立 Google Kubernetes Engine，如果對使用 Terraform 建立、修改和刪除的指令不清楚可以參考我之前的文章 Terraform 基本操作，這篇文章主要是要介紹如何使用 Terraform 建立 GKE 叢集，並且建立 Nginx Load Balancer 來做為服務的入口，最後再透過 kubectl 來部署一個簡單的應用程式來測試負載平衡器是否正常運作。同時也會介紹要怎麼撰寫 Google Kubernetes Engine tf 檔案，應該參考什麼網站。 GKE 結構 GKE 的結構是： 叢集(cluster) > 節點池(node_pool) > 節點(node) 叢集 叢集是 Kubernetes 的核心單位，包含所有管理與執行工作負載所需的資源。它是由一組節點組成的容器管理平台。 節點池 節點池是一組具有相同配置的節點（虛擬機），是叢集資源的計算單位。 節點池內的所有節點使用相同的規格，例如機型、磁碟類型、映像類型等。 在 GKE 中，一個叢集可以有多個節點池。 節點 節點是 ...

介紹 Terraform 是由 HashiCorp 開發的一種IaC管理工具，其誕生的原因來自現代 IT 基礎設施管理中對自動化、可重複性和跨平台支持的需求。隨著雲計算的普及，企業的基礎設施變得越來越動態，管理多雲環境（如 AWS、Azure、Google Cloud）和本地數據中心的資源變得複雜且容易出錯。傳統的手動配置方式不僅效率低，還容易導致環境之間的不一致。 Terraform 的產生主要為了解決以下需求： 基礎設施即代碼 (IaC)：提供一種編程式方法來定義和管理基礎設施，使得資源配置版本化、可審核，並易於復現。 多雲支持：允許用戶通過單一工具管理不同雲平台和供應商的資源，避免過度依賴單一供應商。 可重複性和自動化：使用代碼編寫一次配置，無論是測試環境還是生產環境都可以一致地部署資源。 依賴管理：Terraform 能夠分析基礎設施資源之間的依賴關係，按正確順序創建或刪除資源，減少人為錯誤。 因此，Terraform 的出現使企業能夠更高效地管理和運營現代化的基礎設施，同時加強了敏捷性和穩定性。使用Terrafrom我們就不需要手動去建立或是刪除某個資源，只需要寫好腳本， ...

1 題目描述 一個二維數組，把 1 看做陸地，把 0 看做大海，陸地相連組成一個島嶼。把陣列以外的區域也看做是大海，問總共有多少個島嶼。 Constraints: m == grid.length n == grid[i].length 1 <= m, n <= 300 grid[i][j] is '0' or '1' 2 解法 這個解法主要有兩個： DFS：就是深入檢查每個node是否有相連，如果有就把相連的部分都變成0，直到沒有相連的部分為止。 併查集 Disjoint-set data structure: 利用尋找root的方式，如果發現有共同的祖先，那就表示這兩個land是相連的，如果是不同的root就代表不同祖先，可能要建立bridge或是union合併。 DFS的方法比較簡單明瞭，併查集的方法比較複雜，但是很有趣，所以我兩個都會來說明如何實現。 2.1 DFS 基本上在上下左右探索的時候，要確保三個原則： 不要超出rows邊界 不要超出cols邊界 不要走到海洋 1234567891011def dfs(i, j): # (不要超過 row ...

介紹 Replication Controller：確保有「固定數量」的 Pod 在運行。 ReplicaSet：和 Replication Controller 類似，但更靈活，可使用標籤篩選Pod，負責管理 Pod 的數量。 Deployment：管理和控制 ReplicaSet，讓你可以輕鬆升級、回滾和更新 Pod。 DaemonSet：確保每一台機器上都運行一個 Pod，適用於需要在每個 Node 上執行的服務。 Replication Controller Replication Controller (RC) Replication Controller 就像是一個「監視員」，它的工作是確保 Kubernetes 集群中有指定數量的 Pod 在運行。 想像你開了一家餐廳，你希望廚房裡總是有 3 位廚師在工作。Replication Controller 就是那個一直在監視廚房的人，如果發現少了廚師（Pod 故障了），它就會立刻找一個新的來補上。 同樣地，如果多出來的廚師（Pod）不需要，Replication Controller 也會請多餘的廚師離開，確保始終保 ...

前言 如果你需要在Kubernetes上搭建EFK日志收集系統，這篇文章將會是你的最佳選擇。本篇文章將會帶你一步一步的搭建EFK日誌收集系統，並且會分享一些踩坑紀錄。整個文章的蓋架構如下： 從上圖來看，這就是我們要搭建的EFK日誌收集系統。主要有以下工作： 建立 NFS Provisioner 服務: 因為我們希望每次加入一個節點於Kubernetes集群時，都能夠自動在新的節點中建立ElasticSearch，也就是說每個節點都會有一個ElasticSearch駐守，而這群ElasticSearch會形成一個叢集。 然而，每個ElasticSearch都需要儲存資料，因此我們需要一個共享的儲存空間，這個共享的儲存空間就是NFS。 而NFS Provisioner就是可以根據ElasticSearch建立起時，發送一個NFS PVC，那Provisioner就會根據PVC建立一個NFS PV，並且將PV掛載到ElasticSearch的Pod中。 建立 ElasticSearch: ElasticSearch是一個分散式的搜尋引擎，我們將會在Kubernetes上建立一個E ...

0 介紹 因為非常好奇通常怎麼在Kubernetes環境中建置CI/CD環境，因此我決定自己動手試試看，這篇文章將會介紹如何在Kubernetes中建置CI/CD環境，我們將會使用GitLab CI來建置CI環境，並且使用Argo CD來建置CD環境。 前提概要 在開始本篇文章前，我們假設你已經間至少以下環境： Kubernetes 集群中的多個節點 已經安裝好 GitLab 已經在 Kubernetes 中建置好GitLKab Runner，詳細可以參考GitLab Runner Helm Chart GitLab, Harbor 建置 如果 2 還沒建置好，可以參考以下連結，會教你如何建置Harbor、GitLab：https://github.com/ShannonHung/VMWare-CICD/tree/main/CICD GitLab Runner 建置 如果 3 還沒建置好，可以參考以下連結，會教你如何建置GitLab Runner：https://docs.gitlab.com/runner/install/kubernetes.html 123helm repo ...

介紹 Kubernetes 中的 Service 是一種資源，說他是資源是因為它是一種 Kubernetes 提供的 API 物件，通過描述和管理網路訪問來控制 Pods 的互動和連接方式。而Service用於將一組執行相同工作的容器 (Pods) 暴露為一個網路服務。 其存在的主要目的是提供一個穩定的網路介面 讓應用程序或其他 Pods 能夠方便地相互通訊，即使 Pod 隨著時間可能會發生變化（例如重新啟動、擴展或縮減）。更具體一點，Service可以達到以下功能： 提供固定的訪問入口：Pods 是動態的，IP 可能會變動，但 Service 會提供一個固定的 IP 和 DNS 名稱，讓其他服務或應用可以持續連接，不受 Pods IP 變化的影響。 負載平衡：當多個 Pods 提供相同的功能時，Service 會自動分配流量給這些 Pods，確保請求被平均分配，避免單個 Pod 承受過多壓力。 解耦：Service 將應用程序的網路流量相關設定 與 Pod 的具體運行位置分離。簡單來說，你設定好Service之後，不管你擴展、縮減或是重新部署Pods，Service 都會自動根據你 ...

1 題目描述 有一個linked list，要求將linked list中小於x的node放在前面，大於等於x的node放在後面。 2 解法 這題不難，可以直接使用兩個linked list，一個是小於x的linked list，一個是大於等於x的linked list，最後再將兩個linked list合併即可。 123456789101112131415161718192021222324252627282930class Solution: def partition(self, head: Optional[ListNode], x: int) -> Optional[ListNode]: # 建立兩個虛擬頭節點，分別用於小於x的節點和大於等於x的節點 small_head = ListNode(0) large_head = ListNode(0) # 當前指針指向小鏈表和大鏈表的頭節點 small = small_head large = large_head ...

1 題目描述 給定一個鍊錶，將鍊錶向右旋轉 k 步，其中 k 是非負數。 2 解法 看到這個題目的時候，有想到如果今天k很大，這個linked list多少步驟會回到原本的樣子？基本上是當 k 是 鍊錶長度的倍數時，鍊錶會回到原本的樣子，因此我們可以先計算出鍊錶的長度，然後取餘數，這樣就可以得到我們要旋轉的步數。 當last.next是空的時候，表示觸底 12345678# 先計算長度last, count = head, 1while (last.next): count += 1 last = last.next# 重新計算k取餘數k = k % count 接下來如果k是2，代表最後面的兩個node會被擠到最前面，因此我們主要有兩個步驟： 找到last，把last跟head連接起來 找到新的head，把新head的前一個node的next設為None 12345678910# 找到last，把last跟head連接起來last.next = head# 找到新head的前一個node （從上圖例子為4)tmp = headfor _ in range(c ...