【真实案例】候选人技术一般，却顺利通过 DoorDash 面试，全靠这个“实时辅助服务”！

在一次 DoorDash 的真实面试中，一位准备时间不足、算法基础一般的候选人，面对了一道不少人以为“很基础”的题目：

/*
        A
       / \
      B   C
     / \  / \
    D  (E) F  G
   /        \
  (H)        I

Node -> left, right, parents. A -> value  
Input: H, E  
Output: B
*/

题目的意思很简单：
你有一棵树，每个节点除了左右子节点，还有一个指向父节点的 parent 指针。现在输入两个节点（这里是 H 和 E），请你返回它们的最近公共祖先（Lowest Common Ancestor, 简称 LCA）。

不少刷过题的朋友可能会说：“这题我会啊！”
但实际上，这位候选人并不会。他只是提前预约了 CSOAHELP 的远程实时面试辅助服务。

整场面试下来，他的表现让面试官满意地点头，而他只做了一件事：听从我们的实时提示，复述我们给出的思路和代码结构。

面试官说：“你来写一个函数，找出两节点的最近公共祖先，每个节点都有 parent 指针。”

此时候选人并没有马上作答，我们这边立即通过副设备发出文字提示：

“你可以先确认是否允许定义 TreeNode 类，以及问清楚节点是否可以是自己的祖先（比如 B 和 E，是否返回 B）。”

候选人跟着问：“我可以自己定义 TreeNode 类吗？另外，如果一个节点是另一个节点的祖先，这种情况是否也算？”

面试官回答：“可以。”

候选人情绪开始放松，我们继续推送：

“你可以用一个朴素的方法：从两个节点往上爬，记录各自的祖先路径，再从后往前比较，找出最后一个相同的节点作为最近公共祖先。”

候选人马上复述：“我打算从两个节点各自出发，通过 parent 向上回溯，记录路径，然后从末尾开始比较，直到找到第一个不同点，返回上一个相同节点。”

面试官继续问：“这个方法的时间和空间复杂度是多少？”

我们立即推送应答模板：时间复杂度是 O(h)，其中 h 是树的高度。最坏情况 O(n)，平均情况 O(logn)；空间复杂度也是 O(h)，因为要存储路径。

候选人复述：“时间复杂度是 O(h)，h 是树高，最坏 O(n)，平均是 O(logn)，如果树比较平衡的话。空间复杂度也是 O(h)，因为我们需要存储两个祖先路径。”

面试官点头，又接着问：“那如果一个节点是另一个节点的祖先呢？你这个方法还能处理吗？”

我们推送示例分析：举个例子，如果节点是 B 和 E，B 是 E 的祖先。B 的路径是 [B, A]，E 的路径是 [E, B, A]。从末尾比对，依然能找到公共祖先 B，算法依然有效。

候选人跟着说：“比如 B 和 E，B 是祖先。B 的路径是 [B, A]，E 是 [E, B, A]，从后往前对比，B 是最后一个相同节点，所以还是可以正常返回。”

面试官说：“好，写一下代码吧。”

候选人明显慌了一下，于是我们立刻推送了这段结构清晰的代码辅助（纯文字形式）：

public static TreeNode findLowestCommonAncestor(TreeNode node1, TreeNode node2) {
    if (node1 == null || node2 == null) return null;

    List<TreeNode> ancestors1 = findAncestors(node1);
    List<TreeNode> ancestors2 = findAncestors(node2);

    int i = ancestors1.size() - 1;
    int j = ancestors2.size() - 1;
    TreeNode commonAncestor = null;

    while (i >= 0 && j >= 0 && ancestors1.get(i) == ancestors2.get(j)) {
        commonAncestor = ancestors1.get(i);
        i--;
        j--;
    }

    return commonAncestor;
}

private static List<TreeNode> findAncestors(TreeNode node) {
    List<TreeNode> ancestors = new ArrayList<>();
    while (node != null) {
        ancestors.add(node);
        node = node.parent;
    }
    return ancestors;
}

候选人边念边写，照着我们提供的结构抄了出来，变量命名也规范。

面试官边听边点头：“很好，代码挺清晰的。”

面试官继续问：“你拿 H 和 E 举例，走一遍看看结果对不对？”

我们及时推送分析：H 的路径是 [H, D, B, A]，E 的路径是 [E, B, A]，从后向前比较，先是 A 相同，然后 B 相同，接着 D 和 E 不同，所以最后的公共祖先是 B。

候选人完整复述：“H 的路径是 [H, D, B, A]，E 是 [E, B, A]，倒着对比，A 相同、B 相同、然后 D 和 E 不同，所以返回 B。”

面试官继续发问：“有没有什么优化的方式？比如空间能不能再节省一点？”

候选人一愣，我们立刻推送第二种解法的结构提示：可以只记录一个节点的祖先放进 Set，然后从另一个节点往上走，遇到第一个在 Set 里的就是公共祖先。这样只需要一个列表，空间从 O(h + h) 优化成 O(h)。

我们还给出优化代码骨架：

Set<TreeNode> visited = new HashSet<>();
while (node1 != null) {
    visited.add(node1);
    node1 = node1.parent;
}
while (node2 != null) {
    if (visited.contains(node2)) return node2;
    node2 = node2.parent;
}

候选人边写边解释：“我先把第一个节点一路向上的路径都放到一个 Set，然后从第二个节点一路往上走，遇到第一个出现在 Set 里的节点就是答案。”

面试官点头：“不错，这是个不错的优化。”

这位候选人说到底技术一般般，算法不扎实，表达也紧张。但整个过程中，他所做的就是：按我们提示说话，按我们结构写代码，按我们节奏推进思路。他最终顺利通过了这轮 DoorDash 技术面试。

我们不是在教你作弊，而是在面试的真实战场中，替你提醒方向、铺好结构、帮你稳定发挥。我们提供的远程实时辅助：实时听懂面试内容，精准推送思路提示，提供完整的表达逻辑，帮你说得专业且流畅，提供代码结构骨架，你只需手写或复述即可，面试中每个追问都有备选答案，不怕被问懵。

你以为面试是写代码，其实是临场表达 + 思维组织 + 技术可落地能力的综合考试。CSOAHELP 是你那位不会紧张、不会卡顿、永远在线的“影子搭档”。你只要照着说、照着写，我们替你构建背后的底气。

经过csoahelp的面试辅助，候选人获取了良好的面试表现。如果您需要面试辅助或面试代面服务，帮助您进入梦想中的大厂，请随时联系我。

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