今天这篇分享有点特别，既是一次Meta实习技术面试的真实复盘，也是一次母亲节前的小小成就记录！
整场面试在结束那一刻刚好卡点到了母亲节前夜，干货满满，建议码住收藏。分享给正在努力的你，也送给妈妈一个靠谱的答卷🎁
📅 面试安排速览
- 📍 公司：Meta（远程，实习岗）
- 🧑💻 内容：2道算法题，live coding + 讲思路
- 🤝 面试官：美国那边的工程师，语速偏快，但人蛮友好
- 🔁 语言：全程英文面试，需边写边讲思路
🧩第一题：Top K Frequent Elements
原题描述：
Given a non-empty array of integers, return up to k most frequent elements.
For example:
Input: [1,2,1,1,2,3], k = 2 → Output: [1,2]
Input: [3,2,1,2,3], k = 2 → Output: [2,3]
思路讲解：
- 先用哈希表统计每个数的频率
- 然后用最小堆（size为k）来维护频率最高的k个元素
- 堆中最终留下的就是答案
复杂度分析：
- 时间：O(n log k)
- 空间：O(n)
面试官互动：
“你能告诉我为什么不用排序解决？”
我解释：排序是O(n log n)，但题目只需要前k个，用堆可以把时间降到O(n log k)。
他点头说了一句“makes sense”。
🧩第二题：Kth Smallest Element in a Sorted Matrix
原题描述：
Given an n x n matrix where each row and column is sorted in non-decreasing order, find the kth smallest element.
例子：
matrix = [
[1, 5, 9],
[10, 11, 13],
[12, 13, 15]
]
k = 8 → 输出13
思路讲解：
- 初始化最小堆，把每一行的第一个元素放进去（最多k行）
- 每次从堆里pop出最小的元素，并把它所在行的下一个元素加进去
- 重复k-1次，最后堆顶的就是第k小的元素
时间复杂度：
O(k log n) —— 每次堆操作是log n，总共操作k次
面试官追问点：
- Q: “你考虑过空间复杂度吗？”
- A: “最多堆里有n个元素，所以是O(n)。”
他又追了一句：“有没有比heap更快的方法？”
我说可以用二分搜索的方法来优化成O(n log(max-min))，但heap实现直观，适合短面试时间。
🧠面试中的小细节 & 高分点
- Clarify first：每道题开头我都主动确认了一下输入范围，比如： “Just to confirm, we can assume k is always valid, right?”
- 边写边解释：不是闷头打代码，关键变量、for循环结构我都会说一句“this loop is for traversing rows...”这种，面试官听得很清楚，频频点头。
- 输出对齐：最后写完，我都会来一句“Let’s dry run a sample test case to verify.”然后带面试官跑一遍例子。
🎯面试结束前我的提问
面试官说我表现不错，还有几分钟，我就抓紧问了几个问题：
- “What do you like most about working at Meta?”
- “If I’m lucky to join, what’s the onboarding process like?”
- “How is daily work structured for someone at this level?”
他的回答非常热情，大概说了这些：
- 喜欢团队扁平、自由度高
- 入职会有buddy帮你熟悉环境，前几周主要是熟悉代码库 + 跟进小task
- 每天会有短会，大部分时间还是coding + async沟通
✍总结一下：
🎉这场Meta技术面，题目难度是Leetcode中等偏上，但主要考你沟通能力 + 代码逻辑清晰度。如果你能：
- 把每步思路讲清楚
- 边写边解释边检查
- 用合理的结构解题（不要暴力硬写）
那面试官的印象一般都不错！
📌建议准备方向
想冲Meta的同学，一定要重点练这些：
- 高频堆题（Top K / Kth Element 系列）
- 高频哈希题（频率统计类）
- 和面试官聊天的能力！（别只会敲代码）
📚希望这篇Meta真实面试回顾对你有帮助～
如果你也准备Meta or FAANG实习/NG，有什么想了解的题目或面经，评论区见！
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