在一个 N × N 的方形网格中，每个单元格有两种状态：空（0）或者阻塞（1）。
一条从左上角到右下角、长度为 k 的畅通路径，由满足下述条件的单元格 C_1, C_2, ..., C_k 组成：
相邻单元格 C_i 和 C_{i+1} 在八个方向之一上连通（此时，C_i 和 C_{i+1} 不同且共享边或角）
C_1 位于 (0, 0)（即，值为 grid[0][0]）
C_k 位于 (N-1, N-1)（即，值为 grid[N-1][N-1]）
如果 C_i 位于 (r, c)，则 grid[r][c] 为空（即，grid[r][c] == 0）
返回这条从左上角到右下角的最短畅通路径的长度。如果不存在这样的路径，返回 -1 。
示例 1：
输入：[[0,1],[1,0]]
输出：2
示例 2：
输入：[[0,0,0],[1,1,0],[1,1,0]]
输出：4
提示：
1 <= grid.length == grid[0].length <= 100
grid[i][j] 为 0 或 1
这道题一开始我是用dp解的，但是超时了，然后使用 BFS 解法，当 BFS 搜索到终点位置时，就能求得步数：
from collections import deque
class Solution:
def shortestPathBinaryMatrix(self, grid: List[List[int]]) -> int:
n = len(grid)
if grid[0][0] == 1 or grid[-1][-1] == 1:
return -1
queue = deque([((0,0), 1)])
visited = {(0, 0)}
drs = [-1, 0, 1]
dcs = [-1, 0, 1]
while queue:
cur, step = queue.popleft()
r0, c0 = cur
if r0 == n - 1 and c0 == n - 1:
return step
for dr in drs:
for dc in dcs:
r, c = r0 + dr, c0 + dc
if 0 <= r < n and 0 <= c < n and grid[r][c] == 0 and (r, c) not in visited:
visited.add((r, c))
queue.append(((r, c), step + 1))
return -1
《97 Things Every Programmer Should Know》- Choose Your Tools with Care
在使用开源项目时要谨慎选择，要从项目是否可维护、是否满足当前业务需求等出发，不可盲目使用开源项目。
jupyter lab - jupyter notebook 的升级版，兼容 notebook。
本书是 Migrating to Cloud Native Application Architectures 的中文版。
云时代的云原生应用大势已来，将传统的单体架构应用迁移到云原生架构，你准备好了吗？
俗话说“意识决定行动”，在迁移到云原生应用之前，我们大家需要先对 Cloud Native（云原生）的概念、组织形式并对实现它的技术有一个大概的了解，这样才能指导我们的云原生架构实践。
Pivotal 是云原生应用的提出者，并推出了 Pivotal Cloud Foundry 云原生应用平台和 Spring 开源 Java 开发框架，成为云原生应用架构中先驱者和探路者。
原书作于2015年，其中的示例主要针对 Java 应用，实际上也适用于任何应用类型，云原生应用架构适用于异构语言的程序开发，不仅仅是针对 Java 语言的程序开发。截止到本人翻译本书时，云原生应用生态系统已经初具规模，CNCF 成员不断发展壮大，基于 Cloud Native 的创业公司不断涌现，kubernetes 引领容器编排潮流，和 Service Mesh 技术（如 Linkerd 和 Istio） 的出现，Go 语言的兴起（参考另一本书 Cloud Native Go）等为我们将应用迁移到云原生架构的提供了更多的方案选择。