在北美求职科技大厂的征途中，每一场面试都像是一次精心设计的闯关游戏。最近，我有幸拿到了 Centific 的远程技术面试机会。作为一家在人工智能和数据服务领域颇有建树的公司，Centific 的面试流程和题目质量一直备受关注。怀着几分期待和几分紧张，我开始了这次远程面试的准备。
面试官首先在共享屏幕上展示了题目背景，并口头描述了问题。他语速不快，但略带口音，我集中精神，确保没有遗漏任何细节。为了确保理解无误，我礼貌地请求面试官能否将题目描述和函数签名打在聊天框里，面试官欣然同意。很快，聊天框里出现了如下的题目信息：
# distances = [10, 17, 25] # Traffic lights distances from origin
# clock = [3, 5, 10] # Each light's clock (half-period: red duration = green duration)
# max_time = 1200 # Maximum allowed time to reach the last traffic light
# The car starts at position zero with a constant velocity 'v'. It cannot stop.
# We need to determine if there *exists* any constant velocity 'v' such that the car
# can pass all traffic lights when they are green and reach the last light within max_time.
def can_reach_last_traffic(distances, clock, max_time=1200):
# Function signature看到题目后，首先做的不是立刻上手写代码，而是进入了 Clarification（问题澄清） 环节。这是非常重要的一步，能够确保我对问题的理解和面试官的预期是一致的。
“请问这个函数是期望返回一个布尔值，即 True 或 False 吗？” 我首先确认了函数的预期输出。
面试官：“是的，True or False。”
“关于速度 ‘v’，我们是需要找到一个可行的速度，还是速度会作为输入参数给定呢？” 这是问题的核心之一。
面试官：“很好的问题！我们需要判断是否存在这样一个可行的常数速度 ‘v’。你不需要输出这个速度值，只需要告诉我们是否存在即可。”
“明白了。还有一个细节，交通灯的周期是如何工作的？比如 clock = [3, 5, 10]，第一个灯的周期是3秒红3秒绿，还是总共3秒？”
面试官解释道：“clock[i] 代表第 i 个交通灯红灯持续的时长，接着是同样时长的绿灯。所以，一个完整的周期是 2 * clock[i]。例如，clock[0] = 3 意味着0-3秒是红灯，3-6秒是绿灯，6-9秒是红灯，以此类推。”
通过这几轮问答，我对问题的理解清晰了许多：我们需要找到一个任意但恒定的速度 v，使得汽车在到达每个交通灯时，该交通灯都处于绿灯状态，并且到达最后一个交通灯的总时间不超过 max_time。
算法构建：思路跃迁与要点提炼
明确了需求后，我开始在脑海中勾勒解决路径。核心在于“是否存在这样一个速度 v”。这意味着我不需要找出所有可行的 v，甚至不需要找出最优的 v，只要找到一个就行。
我的第一个念头是：“如果给定一个速度 v，我能判断它是否可行吗？” 这似乎是一个更小、更易于处理的子问题。如果能解决这个，那么原问题就转化为如何有效地“寻找”或“测试”这些潜在的 v。
于是，验证特定速度的可行性成为了我的突破口。
对于一个给定的速度 v，汽车到达第 i 个交通灯的时间 t_arrival = distances[i] / v。
关键在于判断此刻交通灯是否为绿灯。根据面试官的解释，每个灯的周期是 2 * clock[i]，其中前 clock[i] 秒是红灯，后 clock[i] 秒是绿灯。所以，我需要一个 is_light_green(arrival_time, light_clock_setting) 的辅助判断。其核心逻辑就是将 arrival_time 映射到交通灯的单一周期内，看它落在红灯还是绿灯区间。例如，time_in_cycle = arrival_time % (2 * light_clock_setting)，如果 time_in_cycle >= light_clock_setting，则为绿灯。
用这个辅助判断遍历所有交通灯。一旦在任何一个灯遇到红灯，或者最终到达最后一个灯的时间超过了 max_time，那么这个 v 就不可行。
解决了“如何验证单个速度”后，下一个挑战是如何寻找这个神秘的 v。
速度 v 是一个连续的浮点数，不可能穷举。我需要确定一个合理的搜索范围 [min_velocity, max_velocity]。
直觉上，min_velocity 和 max_time 有关。要想到达最远的灯 distances[-1]，最慢也得在 max_time 内，所以 v >= distances[-1] / max_time。max_velocity 则可能和第一个交通灯的红灯时间有关。为了通过第一个灯，到达时间 distances[0] / v 必须大于等于 clock[0] (即第一个红灯结束的时刻)，这意味着 v <= distances[0] / clock[0]。
有了搜索范围，接下来的问题是搜索策略。可行速度的区间可能是断续的、非单调的。一个简单的线性扫描或标准的二分搜索，如果恰好跳过了狭窄的可行速度区间，就可能给出错误的反面结论。面试官在之前的交流中似乎也暗示了这一点，提到解空间可能比较“棘手”。这意味着需要一种更鲁棒的搜索方法，比如一种能够探测区间内多个点（如中点、四分点等）并递归深入的策略，以应对这种不连续性。这种策略更能“感知”到那些隐藏在复杂函数图像中的“甜点区域”。
脑海中的蓝图逐渐清晰，我开始将这些核心思路转化为代码。
首先，我快速实现了 is_light_green 辅助函数，它的逻辑相对直接。
接着是 test_velocity(velocity) 函数。它会遍历所有交通灯，计算到达时间，并调用 is_light_green。在和面试官讨论时，我们确认了很重要的一点：max_time 的约束也应在这个函数内检查——即到达最后一个交通灯的时间不能超过 max_time。
最关键的部分是主函数 can_reach_last_traffic 中实现速度搜索。我向面试官阐述了计算 min_velocity 和 max_velocity 的逻辑。我坦诚地指出，由于可行速度区间的复杂性，一个简单的迭代或二分查找可能不足够。我提到了之前设想的那种更精细的递归搜索策略，它会尝试区间内的多个探测点，并根据测试结果决定下一步搜索哪个子区间，同时设定一个最大递归深度或精度阈值来终止搜索。
面试官似乎对这个方向表示认可。在实际编码时，为了快速验证整体逻辑，我们可能会先用一个简化的迭代搜索（比如在速度范围内取足够多的采样点）来跑通示例，同时在注释中或口头说明更鲁棒的递归搜索会是最终的理想方案。
编码过程中也并非一帆风顺。比如，在整合代码进行初步测试时，屏幕前的我微微皱眉——结果与预期不符。面试官非常敏锐，在我还在逐行检查时，他温和地提示：“会不会是Python对缩进特别敏感，某个地方的对齐需要再看一下？” 我立刻反应过来，仔细检查后，果然发现一个嵌套循环的缩进少了一个层级。修正之后，用题目给的 distances = [10, 17, 25], clock = [3, 5, 10], max_time = 1200 进行测试，程序终于输出了 True。
面试官随后又给出了一两个边界情况的例子，比如只有一个交通灯，或者 max_time 设置得非常苛刻。我的代码在这些情况下也给出了合理的判断。整个过程，面试官不仅在考察我的编码能力，更在观察我分析问题、沟通思路和调试修正的完整过程。
整个技术面试持续了大约一个小时。面试官在最后留了些时间给我提问。我问了关于团队的技术栈和日常工作的一些问题。题目本身并不算特别刁钻，但很考验候选人分析问题、设计算法以及代码实现的基本功。希望这次的分享能对正在求职路上的朋友们有所帮助！祝大家都能拿到心仪的 Offer！
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