面试过程记录

题目背景

本次面试的题目是设计一个产品搜索系统，初始功能包括根据产品的类别和最高价格进行查询。题目指出，Amazon 产品是按照层次结构分类存储的，每个产品都有不同的元数据，比如价格、是否符合 Prime 会员资格等。虽然目前只需要实现按类别或最高价格查询的功能，但未来需要方便地扩展支持更多的搜索条件。

题目原文：

1. Amazon products are stored hierarchically within their respective categories.
2. Products have various metadata, like current price or if it's prime-eligible.
3. It should be easy to add additional criteria to search by in the future. But initially only needs to handle querying by category or max price.

问题澄清

在面试一开始，候选人为了确保对问题的理解没有偏差，提出了几个澄清问题：

• 候选人：“我是否可以假设输入中总是会包含一个类别路径？还是说可能有时候只有一个最大价格查询条件？”

面试官回答道：

• 面试官：“你的代码应该能够处理这两种情况：一种是给定类别路径，另一种是只有最大价格查询。另外，你的解决方案需要具备扩展性，以便将来能够处理更多的查询条件。”

通过这个澄清，候选人确认了当前的需求，同时也了解到未来需要考虑系统的可扩展性。

解题思路沟通

接下来，候选人开始描述他对解题的整体思路：

• 候选人：“我的想法是先定义一个数据结构，用来按类别存储产品信息。每个产品都会有一些元数据，比如价格和是否符合 Prime 资格。在实现查询功能时，我可以根据输入决定是按类别还是按最大价格进行搜索。如果没有类别路径，我就只通过价格筛选产品。”

面试官认可了候选人的初步思路，并建议候选人确保代码的结构能够适应未来的扩展：

• 面试官：“听起来不错。记得保持解决方案的灵活性，这样将来添加其他查询条件时，不需要对现有代码进行太多修改。”

解题细节

在讨论过程中，候选人进一步详细阐述了如何实现这个产品搜索系统的核心功能：

首先，候选人提出了一种基于树形结构的存储方式，每个产品都被归类在一个层次结构中。每个节点表示一个类别，节点中的叶子节点是具体的产品。为了使查询更高效，候选人提出将产品的元数据与节点进行关联，特别是价格信息。

对于查询功能，候选人分为两种情况：

1. 按类别查询：
   候选人提到，如果输入包含一个完整的类别路径，比如 “Clothing > Women > Dresses”，系统将遍历该类别下的所有产品，并返回符合查询条件的产品列表。这部分操作的时间复杂度取决于层次结构的深度和每个类别下的产品数量，候选人认为这种查询的时间复杂度大致为 O(m + n)，其中 m 是层次的深度，n 是该类别下的产品数量。
2. 按最大价格查询：
   如果输入只包含一个最大价格，系统则需要遍历所有产品，并返回价格低于该最大值的产品。候选人意识到这种查询的效率较低，尤其是在产品数量庞大的情况下。因此，他提出了一种优化方案，即可以通过预先对产品按价格进行排序或使用索引结构，如二叉搜索树（BST）来加速查询。这样查询价格的时间复杂度可以优化到 O(log n)。
3. 可扩展性考虑：
   在设计过程中，候选人还提到，为了确保未来可以轻松扩展查询功能，他会将查询条件封装成可扩展的模块。每个查询条件都会作为一个独立的函数处理，这样在未来增加新的搜索条件时，只需添加新的查询模块，而无需修改现有代码逻辑。这一设计体现了面试官所要求的灵活性。

追问解答

当候选人进一步描述如何处理输入查询时，面试官提出了几个关键问题来考察候选人对大规模数据处理的考虑：

• 面试官：“如果没有给定类别路径，而只有最大价格，你的函数会如何高效地找到符合条件的产品呢？”

候选人解释道：

• 候选人：“如果没有类别路径，我将遍历所有可用产品，并筛选出价格低于给定最大值的产品。这种方式可能会比较慢，尤其是产品数量很多的时候。但在未来，我可以通过为产品建立价格索引来优化，或者使用二叉搜索树来加速查询。”
• 面试官：“如果产品数量达到数百万，性能会如何影响？”

候选人进一步思考后回答：

• 候选人：“在这种情况下，我会考虑用排序或索引结构优化查询性能。一个解决方案是提前对产品按价格排序，或者使用二叉搜索树。这样，在进行最大价格查询时，我们可以将时间复杂度从线性 O(n) 优化到对数 O(log n)。”

总结时空复杂度

当讨论到解题复杂度时，面试官要求候选人分析当前方案的时间和空间复杂度：

• 面试官：“你的方案的时间复杂度如何？”

候选人回答：

• 候选人：“在最初的方案中，按类别查询的时间复杂度为 O(m + n)，其中 m 是层次结构的深度，n 是该类别下的产品数量。而按价格查询的复杂度则为 O(n)，因为我们必须遍历所有产品来找到符合价格条件的。然而，如果我使用二叉搜索树或其他索引结构进行优化，可以将价格查询的复杂度降低到 O(log n)。”
• 面试官：“空间复杂度呢？”

候选人解释：

• 候选人：“空间复杂度主要取决于我们如何存储产品信息。当前的存储方式大约是 O(n)，其中 n 是产品数量。但如果我们引入索引或树形结构，额外的空间开销会增加到 O(n log n)，这取决于索引的具体实现。”

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行为问题 (BQ)

接下来，面试官转向了行为问题，了解候选人在压力环境下的表现：

• 面试官：“能否给我讲一个你曾在紧迫的时间期限内完成项目的例子？你是如何管理的？”

候选人分享了他在大学项目中的经历：

• 候选人：“我们曾经有一个开发学生代码平台的项目，时间非常紧张。在项目的关键时刻，一位核心成员突然离职，导致系统不稳定。我们只有一周的时间来解决这个问题并准备好测试。为此，我们在短时间内实现了一个手动回退机制，以处理系统崩溃，确保学生能够顺利使用平台。”

面试官继续追问：

• 面试官：“在这种情况下，你是如何确保项目按时完成的？”

候选人总结道：

• 候选人：“我们团队决定采取短期解决方案，同时继续着手修复长远问题。我们优先确保用户体验不受影响，同时保持团队内部的紧密沟通，确保每个成员都清楚我们正在解决的问题。”

总结

本次面试通过考察候选人对产品搜索系统的设计和实现思路，展示了候选人在处理分类和价格查询上的理解。候选人提出了合理的解决方案，充分考虑了系统的扩展性和未来可能的优化。同时，在行为问题中，候选人展示了他在紧张环境下的决策能力和团队合作精神。整体而言，候选人表现出了良好的技术思维和解决问题的能力。

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