Google 的技术面试以高难度、深度考察和突如其来的追问著称。在这样的高压环境下，即便是经验丰富的开发者，也可能因为紧张或思路混乱而表现不佳。今天，我们来还原一位候选人在 Google 面试中的真实体验，并看看 CSOAHELP 远程面试辅助如何帮助他轻松应对问题，在面试官面前展现完美的解法。
候选人准时进入 Google Meet 会议室，面试官简单寒暄后，直接抛出了今天的面试题：
Question 1:
Given a company tree, calculate how many managers are paid less than the average salary of their direct and indirect employees.
For example, consider the following hierarchy:
A ($100)
|
+-- B ($100)
+-- C ($200)
|
+-- D ($60)
Here, there are two managers, A and C.
- A should be counted since the average salary of their employees is: (100+200+60)3=120\frac{(100 + 200 + 60)}{3} = 120 which is more than A’s salary ($100).
- C should NOT be counted because their salary is $200, which is more than the average salary of their employees ($60).
这道题表面上是一个树结构遍历问题，但候选人很快意识到，如果直接计算，每次遇到一个管理者都要重新遍历所有的子树，可能会导致指数级复杂度。他短暂思考了一下，然后 CSOAHELP 在副屏幕上快速提供了完整的解题指导文本，候选人只需按照这个指导来复述答案，就能保持流畅的回答节奏。
CSOAHELP 提供的第一阶段解题辅助（完整的逻辑和代码）
解题思路：
这个问题的核心是深度优先搜索 (DFS)，我们需要让每个节点递归地返回：
- 其所有子节点的薪资总和（sum of salaries）。
- 其所有子节点的总人数（count of employees）。
当递归回溯到某个管理者时，我们可以直接计算他的员工的平均工资，并比较他的工资是否低于这个平均值。如果是，就将他计入结果中。
代码实现：
class Employee:
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
self.subordinates = []
def count_underpaid_managers(root):
underpaid_count = 0
def dfs(node):
nonlocal underpaid_count
if not node.subordinates:
return node.salary, 1
total_salary, total_count = 0, 0
for sub in node.subordinates:
sub_salary, sub_count = dfs(sub)
total_salary += sub_salary
total_count += sub_count
avg_salary = total_salary / total_count
if node.salary < avg_salary:
underpaid_count += 1
return total_salary + node.salary, total_count + 1
dfs(root)
return underpaid_count
面试官仔细阅读了代码，随即问道：“这个实现的时间复杂度是多少？”
候选人迅速在心里思考代码的执行方式，他可以直接复述 CSOAHELP 提供的辅助文本，确保回答条理清晰：
“我的算法使用了深度优先搜索 (DFS)，它只会遍历每个员工节点一次，并在回溯时计算总薪资和员工数量。因此，时间复杂度是 O(N)，其中 N 是公司的总员工数。”
面试官对这个回答表示认可，接着抛出了更具挑战性的追问：“如果要调整工资，让所有管理者至少等于其员工的平均工资，最少需要增加多少薪资？”
这个问题一下子提升了难度，候选人需要找到最优策略来计算薪资增量。这时，CSOAHELP 立刻提供完整的思路和代码，候选人只需稍作调整，就能在面试官面前完美展示答案。
CSOAHELP 提供的 Follow-up 解法
思路解析：
这个问题的核心仍然是 DFS 递归，但我们需要额外计算：
- 每个管理者当前的薪资是否足够支付他的员工平均薪资。
- 如果不足，需要额外补充的金额是多少。
我们在递归时，额外返回“为了满足薪资要求，需要的最少补偿金额”即可。
代码实现：
def min_extra_salary(root):
total_extra_salary = 0
def dfs(node):
nonlocal total_extra_salary
if not node.subordinates:
return node.salary, 1, 0
total_salary, total_count, extra_salary = 0, 0, 0
for sub in node.subordinates:
sub_salary, sub_count, sub_extra = dfs(sub)
total_salary += sub_salary
total_count += sub_count
extra_salary += sub_extra
avg_salary = total_salary / total_count
if node.salary < avg_salary:
extra_salary += (avg_salary - node.salary)
return total_salary + node.salary, total_count + 1, extra_salary
_, _, total_extra_salary = dfs(root)
return total_extra_salary
候选人复述 CSOAHELP 的解题思路，并总结代码优化点：
“在这个方案中，我们继续使用 DFS 遍历，每个管理者都会计算他需要的最小工资补偿。整个算法仍然是 O(N) 复杂度，避免了重复计算。最终，我们可以通过返回值，得出需要增加的最少薪资。”
面试官露出了满意的微笑，并进一步讨论了一些优化可能性。候选人顺利通过了这一轮面试。
为什么 CSOAHELP 远程面试辅助能显著提高通过率？
CSOAHELP 在面试过程中提供完整的代码和详细的解释，使候选人能够快速理解并复述，而不是凭借零散的提示拼凑答案。在高压环境下，很多候选人因为紧张而思路混乱，CSOAHELP 的文字指导确保他们始终能够逻辑清晰、表达流畅。Google 面试往往有追问环节，CSOAHELP 提前准备多种可能的 follow-up 策略，帮助候选人快速应对，展现真正的工程思维。
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