在参加Meta的面试过程中，我被要求解决了一个有趣的性能分析问题。面试官向我介绍了这个任务的背景：为了评估某个应用程序的性能，该应用被设计为记录每个函数开始和结束的事件。每个事件都包含三个字段：函数名称、时间戳以及类型（开始或结束）。以下为题目原文。

We are profiling the performance of some app. In order to do that, app is instrumented to log events for beginning and end of each function. An event is a record with three fields:

1. function name

2. timestamp

3. type (begin or end)

Example:

foo, 10, b bar, 20, b bar, 50, e foo, 100, e

Given such a log, compute exclusive running time for each function (exclusive time excludes time spent in function's sub-routines).

For above example the expected output is:

foo: 60 bar: 30

面试官给了我一个具体的例子，日志中的记录是这样的：

• foo, 10, b
• bar, 20, b
• bar, 50, e
• foo, 100, e

他们要求我编写代码来计算每个函数的独占运行时间。这里的“独占时间”指的是排除在函数子程序中花费的时间后，函数本身的运行时间。

我首先描述了我的思路，即通过栈来跟踪函数调用的开始和结束，从而能够计算出独占时间。在确认了面试官对我的方案没有疑问之后，我开始动手编写代码。我使用Python语言，定义了一个类来解析日志并存储函数的调用信息。然后，我通过迭代每个事件，利用栈来处理函数的开始和结束，以此来计算每个函数的独占时间。

最终，我的代码成功输出了预期的结果，其中foo的独占运行时间是60，而bar是30。面试官对我的解决方案表示满意，并对我的代码风格和解决问题的逻辑能力给予了肯定。

面试结束后，我反思了自己的表现，感到自己在处理问题时既系统又高效。整个经历增强了我的信心，并使我对编码测试的应对能力有了更深的理解。

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