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src/main/java/com/toc/ALGORITHM.md

@@ -2174,10 +2174,12 @@ public class FullPackage {
 
 除了上述背包问题的常见解法，还需**区分先遍历物品再遍历背包，与先遍历背包再遍历物品的区别**。
 
+在完全背包的前提下，即物品可放多次，区分遍历顺序，结果会有如下不同：
 - 如果**求组合数就是外层for循环遍历物品**，内层for遍历背包。组合不强调顺序，如(1,5)和(5,1)是同⼀个组合。
 - 如果**求排列数就是外层for遍历背包**，内层for循环遍历物品。排列强调顺序，如(1,5)和(5,1)是两个不同的排列。
 
-> 如果把遍历nums（物品）放在外循环，遍历target的作为内循环的话，举⼀个例⼦：计算`dp[4]`的时 候，结果集只有 {1,3} 这样的集合，不会有{3,1}这样的集合，因为nums遍历放在外层，3只能出现在1后⾯！
+> 如果把遍历nums（物品）放在外循环，遍历target的作为内循环的话，举⼀个例⼦：计算`dp[4]`的时候，结果集只有 {1,3} 这样的集合，不会有{3,1}这样的集合，因为nums遍历放在外层，物品遍历已经确定3只能出现在1后⾯！
+> 而遍历target的作为外循环的，遍历nums（物品）放在内循环的话，举⼀个例⼦：计算`dp[4]`的时候，结果集会有 {1,3},{3,1} 这样的集合，分别从`dp[1]、dp[3]`转移过来！
 
 ```
 
@@ -2196,6 +2198,9 @@ for(int i =1; i< 背包.length;i++) {
   }
 }
 
+
+
+
 ```
 
 #### <a name="78">典型背包问题</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
@@ -2402,6 +2407,8 @@ private static boolean isPowerOfTwo(int n) {
 > 相关关键词：**连续子数组**
 
 - [寻找数组的中心下标](https://leetcode-cn.com/problems/find-pivot-index/)
+- [面试题 17.05. 字母与数字](https://leetcode.cn/problems/find-longest-subarray-lcci/)
+- [统计美丽子数组数目](https://leetcode.cn/problems/count-the-number-of-beautiful-subarrays/)
 
 ### <a name="87">素数</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
 

src/main/java/com/toc/DDD.md

@@ -48,6 +48,8 @@
 
 领域驱动指的是以领域作为解决问题切入点，面对业务需求，先提炼出领域概念，并构建领域模型来表达业务问题，而构建过程中我们应该尽可能避免牵扯技术方案或技术细节。而编码实现更像是对领域模型的代码翻译，代码(变量名、方法名、类名等)中要求能够表达领域概念，让人见码明义。
 
+DDD本质上我认为就是一种减低软件复杂度的手段， 其推荐的方法论可以适用于上面包括了业务规模，可扩展性两个维度的复杂度应对。其实业务规模的复杂度的处理包括了对可扩展性的支持。
+
 ### <a name="2">两个转变</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
 结合实践经验，“领域驱动”是一种**思维模式转变**\
 实践 DDD 以前，**最常使用的是数据驱动设计**。它的核心思路针对业务需求进行数据建模：**根据业务需求提炼出类**，然后通过 ORM 把类映射为表结构，并根据读写性能要求使用范式优化表与表之间的关联关系。数据驱动是从技术的维度解决业务问题，得出的**数据模型是对业务需求的直接翻译**，并没有蕴含稳定的领域知识/规则。一旦需求发生变化，数据模型就得发生变化，对应的库表的设计也需要进行调整。**这种设计思维导致变化从需求穿透到了数据层**，中间并没有稳定的，不易变的层级进行阻隔，最终导致系统响应变化的能力很差。
@@ -366,6 +368,9 @@ DDDRUP 可以串联 DDD 的所有概念和模式，实施DDD的设计过程
 
 ## <a name="36">代码实现</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
 
+![image](https://raw.githubusercontent.com/rbmonster/file-storage/main/learning-note/design/ddd/code-example.png)
+
+
 **用户接口层**\
 用户接口层的核心职能：协议转换和适配、鉴权、参数校验和异常处理。
 ```
@@ -453,4 +458,5 @@ interfaces
 - [领域驱动设计(DDD)](https://www.wolai.com/sSuS9PurVF2jVuj2RU9G3D)
 - [万字长文助你上手软件领域驱动设计 DDD](https://mp.weixin.qq.com/s/BIYp9DNd_9sw5O2daiHmlA)
 - [领域驱动编程，代码怎么写？](https://mp.weixin.qq.com/s/W9xT9hNQjjIfjGxbePqDJw)
-- [Alibaba-cola](https://github.com/alibaba/COLA)
+- [Alibaba-cola](https://github.com/alibaba/COLA)
+- [万字详解｜从软件复杂度的角度去理解DDD](https://mp.weixin.qq.com/s/4NWIxMVe2TDda45tUxUhYg)

src/main/java/com/toc/ES.md

@@ -83,7 +83,8 @@
 &emsp;&emsp;<a href="#80">7.1. ES 的分布式架构原理</a>  
 &emsp;&emsp;<a href="#81">7.2. ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？</a>  
 &emsp;&emsp;<a href="#82">7.3. ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？</a>  
-&emsp;<a href="#83">8. 参考资料</a>  
+&emsp;&emsp;<a href="#83">7.4. ES Text与keyword 有什么区别？</a>  
+&emsp;<a href="#84">8. 参考资料</a>  
 # <a name="0">elasticsearch </a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
 elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）。
 Elasticsearch 是分布式的**文档**存储。它能存储和检索复杂的数据结构——以**实时**的方式。 换句话说，一旦一个文档被存储在 Elasticsearch 中，它就是可以被集群中的任意节点检索到。
@@ -1829,5 +1830,11 @@ es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache ，你如果给 file
 
 [advanced-java ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？](https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/es-optimizing-query-performance.md)
 
-## <a name="83">参考资料</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
+### <a name="83">ES Text与keyword 有什么区别？</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
+
+对于Text类型，将文本存储到倒排索引之前，会使用分析器对其进行分析，而Keyword类型则不会分析。文档是否被分析过会影响其查询的结果。
+
+[Elasticsearch中Text和Keyword类型的区别](https://www.jianshu.com/p/f5d548559791)
+
+## <a name="84">参考资料</a><a style="float:right;text-decoration:none;" href="#index">[Top]</a>
 - [ES脑裂问题分析及优化](https://blog.csdn.net/kakaluoteyy/article/details/81068387)