🧠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：
You are given an
n x ngrid of integers where:
1represents a starting point2represents a target0is a normal cell you can move through-1represents a wall (you cannot pass through)You can move up, down, left, or right.
Return the shortest distance from any cell with a 1 to the nearest cell with a 2.
If unreachable, return -1.
👀 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：
“这是一个图搜索问题（Graph Search），可以用 BFS 来找最短路径。”
然后我继续往下推：
“如果我们从每个 1 开始做一次 BFS 来找最近的 2，那会重复很多无谓计算。不如我们一次性从所有的 1 起点同时启动 BFS，等第一次遇到任意一个 2，就返回那时的距离。这种做法在算法上叫 Multi-Source BFS。”
面试官点头，说 go ahead，让我开始 coding。
🧑💻 核心代码（Java）
这里只展示主要逻辑部分：
📈 复杂度分析要会讲（当场说清楚）
面试官让我解释时间和空间复杂度：
- 时间复杂度：O(N²)
因为每个 cell 最多只访问一次。即使所有格子都要走一次，最多也就是 N²。 - 空间复杂度：O(N²)
BFS 的队列和 visited 数组都要 O(N²) 的空间。
🧪 测试样例建议（面试中主动说）
我主动告诉面试官，我会覆盖这些测试边界：
- 起点和终点相邻：预期输出 1
- 远距离但无阻挡：输出合理距离
- 有多条路径，确保返回最短
- 被 -1 隔断完全无法到达：输出 -1
面试官认可了这点，还表扬测试思维全面！
🎤 反问环节这样问，面试官会喜欢你
最后几分钟我快速提了几个问题：
- “您觉得在微软做这类基础架构算法工作的工程师，每天主要任务有哪些？”
- “如果我有幸加入，这个岗位的 onboarding 流程大概是怎么样？”
- “团队日常是偏独立执行，还是跨团队合作比较多？”
面试官答得很开心，还和我分享了他们组用 Java 的一些实际项目。
✅ 总结：为什么这轮面试能稳过？
- 算法思路清晰：多起点 BFS 是关键点，抓住了就赢了一半
- 代码写得干净直接：不拖泥带水，结构清晰、变量命名规范
- 测试和边界条件考虑周到：展示你有实际工程落地能力
- 最后反问环节表现积极、专业：表达了兴趣又不唐突
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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