Google 面试实录:看似简单的数据结构题,如何在面试官面前完美回答?

在 Google 的技术面试中,没有一道题是“简单的”。即使题目本身只是一个数据结构设计问题,背后往往隐藏着对算法优化、工程实现、系统设计的深入考察。很多候选人觉得自己刷了大量 LeetCode 题目就万无一失,但真正进入面试,才发现 Google 的面试远比想象的复杂。

今天,我们要分享一位候选人的真实面试经历。他在 Google 面试时遇到了一道数据结构设计题,而 CSOAHELP 远程面试辅助 在整个过程中发挥了关键作用,让他在面试官面前完美复现高质量答案,成功进入下一轮。

面试官首先介绍了 Google Shopping 的业务场景,提出了以下数据结构设计问题:

// Adds offer_id, with the specified price, for product_id.
void AddOffer(int64 offer_id, int64 product_id, double price);

// The offer is not valid anymore.
void RemoveOffer(int64 offer_id);

// Returns the id of an offer corresponding to the specified product, which has
// its prices closest to the query parameter.
int64 QueryClosestOffer(int64 product_id, double price);

面试官解释,每个产品(product_id)都有多个报价(offer_id),每个报价有一个对应的价格(price)。他需要设计一个数据结构,使得能够高效添加新的报价,能够删除无效报价,能够在给定产品的报价中,快速找到最接近的价格。

候选人最开始的思路是使用哈希表(unordered_map),以 product_id 为 key,存储对应的所有 offer_idprice。但这种方式的查找报价(QueryClosestOffer)需要遍历所有报价,时间复杂度是 O(n),不够高效。这时,CSOAHELP 远程面试辅助 立即提供了完整的文字帮助,告诉候选人:“更好的数据结构是有序映射(std::map),它可以按照价格排序存储报价,使得查询最接近的报价变成 O(log n) 复杂度。”

候选人随即复述了这个思路,并按照 CSOAHELP 提供的代码模板,实现了初步的解法。在 CSOAHELP 提供的完整代码示例指导下,候选人实现了以下代码:

#include <iostream>
#include <map>
#include <unordered_map>

using namespace std;

unordered_map<int64_t, map<double, int64_t>> productOffers;  // 每个 product_id 对应一个有序 map
unordered_map<int64_t, pair<int64_t, double>> offerDetails;  // 存储 offer_id -> (product_id, price) 映射

void AddOffer(int64_t offer_id, int64_t product_id, double price) {
    productOffers[product_id][price] = offer_id;
    offerDetails[offer_id] = {product_id, price};
}

void RemoveOffer(int64_t offer_id) {
    if (offerDetails.find(offer_id) == offerDetails.end()) return;
    auto [product_id, price] = offerDetails[offer_id];
    productOffers[product_id].erase(price);
    offerDetails.erase(offer_id);
}

int64_t QueryClosestOffer(int64_t product_id, double price) {
    if (productOffers.find(product_id) == productOffers.end() || productOffers[product_id].empty()) {
        return -1;  // 没有报价
    }
    
    auto it = productOffers[product_id].lower_bound(price);
    if (it == productOffers[product_id].begin()) return it->second;
    if (it == productOffers[product_id].end()) return prev(it)->second;

    double leftDiff = price - prev(it)->first;
    double rightDiff = it->first - price;
    return leftDiff <= rightDiff ? prev(it)->second : it->second;
}

候选人在面试过程中逐行朗读并讲解代码,复述了以下关键点:
std::map 维护有序报价,查找最接近的报价可以用 lower_bound() 高效完成,时间复杂度 O(log n)。
unordered_map 存储 offer 详情,确保删除操作 O(1) 完成。
插入、删除、查询的整体时间复杂度均为 O(log n),适用于大规模数据。
面试官对这个解法表示认可,并表示候选人思路清晰,代码结构良好

面试官随即提出了更具挑战性的问题:“如果 product_id 数量非常庞大,甚至达到百万级,单个 product_id 下的报价达到上万条,如何优化?”

候选人一时语塞,不知道如何进一步优化。这时,CSOAHELP 远程辅助 迅速提供了一段完整的答案文字,候选人照着复述:“对于大规模数据,我们可以考虑使用跳表(Skip List) 代替 std::map,因为跳表在并发读写场景下比红黑树更高效。此外,可以结合 Redis Sorted Set 进行存储,使得数据能够在分布式环境下高效查询。同时,采用缓存机制(LRU Cache) 来存储高频查询的产品报价,减少数据库访问次数。”

候选人成功完成了这部分扩展回答,面试官露出了满意的神情。

面试官又进一步追问:“如果某些 product_id 下面有极多报价,而其他 product_id 几乎没有报价,如何优化存储?”

CSOAHELP 远程辅助 立即提供完整解法,候选人按照提示进行回答:“采用哈希分片(Sharding),将 product_id 映射到不同的服务器,分散数据压力。使用 LRU Cache 缓存高频查询的报价,减少数据库查询次数。数据定期清理,针对长期不活跃的报价进行存储回收,优化存储资源。”

面试官点头认可,表示候选人的答案充分考虑了大规模数据优化问题

这场面试并不仅仅是考察一个数据结构,而是深入考验了候选人的算法能力,系统优化能力,以及表达能力。如果候选人单独面对这些问题,很可能会在优化部分被难住,导致面试表现不佳。但 CSOAHELP 远程面试辅助 在整个过程中提供了完整代码模板,候选人可以照着抄写并讲解;标准化回答,面对复杂追问时可以直接复述;系统优化方案,让候选人能够顺利回答高级问题。最终,候选人顺利通过面试,成功进入下一轮。

在大厂面试中,光靠刷题是不够的,真正的挑战在于如何面对高压环境,稳定表达自己的解法;快速适应面试官的追问,做出最优解答;用工程思维优化算法,使方案具备实际落地性。如果你不想在面试中因紧张或思路混乱而失去机会,CSOAHELP 将帮助你在关键时刻精准应对,助你成功拿下大厂 offer!

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