最近终于收到了微软的面试反馈——通过啦！！！🥹这次是远程技术面试（Virtual Onsite），整体体验下来感觉微软的面试不卷但很硬核，一轮系统设计 + 一轮算法，每一题都很锤基础🔥 🔍 揭秘微软面试的“庐山真面目” 微软作为科技巨头，面试流程自然是相当严谨且全面的。通常会包括以下几个阶段： ✉️系统设计题：通知服务 Notification Service

我想把上周参加微软线上算法面试的全过程贴出来，真实还原我当时的思路、对话和演算示例，帮大家更好地准备这一道常见题。 面试官直接在聊天框里发来原题： “Please write a function that converts any integer

今天继续聊聊最近热门的Snapchat面试！是不是还在为AI面试摸不着头脑？别慌，今天就来给大家扒一扒Snapchat真实二面场景，手把手教你如何应对那些“烧脑”的算法题，让你轻松通过二面，离Offer更进一步！赶紧收藏起来，变身面试达人！ 🌟 二面实录：揭秘Snapchat的硬核算法题 话说，Snapchat的面试流程一向以技术深度著称。这次二面，考官明显想考察候选人对PyTorch框架的深入理解和模型优化能力。题目一上来就直奔主题，就是要你“手撕”一个在PyTorch模型中融合Batch Normalization层（BN）的函数。听起来是不是有点高级？别担心，我们来层层拆解！ 🤯 面试官的“灵魂拷问”：融合BN层？ 面试官抛出的题目是这样的： 面试题原文： 1.

最近刚结束Snapchat的远程技术面试，面试体验简直满分！🎯来给大家分享一下超详细的面试过程和技巧，附真实题目，大家可以码起来好好准备！ ✨ 面试形式：视频会议 ✨ 面试时长：45分钟，实际coding 约20分钟 ✨ 面试岗位：软件工程师（初级 - 中级）

刚收到 Amazon 的线上面试邀请，心里其实七上八下：一边想着“这次一定要稳”，另一边又忍不住刷题刷到头发都乱了。给自己定了三条小原则： 过程中多次提醒自己：卡壳没关系，关键是展示补救方案和优化思路。 看题不是瞎写：Decode String 的套路 题目要点 输入一个形如 3[a2[b]]

🚨 insert、delete、search、getRandom 都要 O(1)？别说写，听懂就已经算你稳了 🚪面试刚开场，面试官一句“Let's do something fun”，我还以为是个简单 warmup，结果直接甩来一道 TikTok

随着WWDC25即将开启，Apple面试相关的话题再次引爆求职圈。今天这分享一场 Apple Retail Engineering 团队的真实远程面试，干货拉满，没有算法白板，充满了思维深度、技术交流和团队文化的细节。 无论你正在准备Apple、FAANG，还是关注DevOps、Cloud Infra、Automation、iOS相关岗位，这篇文章都能给你很多启发。 📅 面试背景 🎯

🧠你以为微软面试就只是两道Leetcode？不！这次我遇到的是图搜索 + 多起点优化 + 边界条件全面照顾的综合题，既考察算法功底，也看你写代码时能否逻辑清晰、高效处理问题。 📌 题目原文： 👀 面试现场实录还原 面试一开始，面试官先问我对题目的理解。我立刻反应：

作为一个在算法题海里卷生卷死的“过来人”，每次刷到那种看起来很简单但实际一不小心就“错失满分”的题目，我都忍不住想高呼一句：“细节才是王道！”🔥 这篇笔记就是要跟大家分享两道近期超高频出现、但很多人依然会踩坑的笔试题：一道是关于字符串字典序优化的小技巧题，另一道是考验你是否真正掌握位运算+动态规划组合技的序列题。两道题的共通点？乍一看像送分题，但真正想拿高分，你得又快又准下手！ 📌看完这篇，不光能掌握思路，还有贴心的“最优选择逻辑”分析，让你面试时直接Copy Paste脑回路，刷题路上不再迷路～ 1. Smallest String Given a string