下午三点Zoom 窗口里,苹果招聘团队的面试官露出温和的笑容:“你好,我们开始吧。” 我陷入了紧张,同时,我的小 iPad 被巧妙地放在摄像头死角,实时接收 CSOahelp 的提示,让我在紧张中保持条理。
屏幕上闪出的题目是这样的:
Problem (原文):
Imagine you are building a proxy (edge layer application) API endpoint which receives a JSON payload. But, you don't know the structure of this payload. Write a function which extracts values from all JSON fields which has a type of "string"
and returns them as an array of strings.
中文:
假设你在构建一个代理(边缘层)应用的 API 接口,它接收一段未知结构的 JSON 负载。请编写一个函数,遍历所有字段,收集类型为字符串(string
)的值,并将它们以数组形式返回。
这个时候我的ipad及时的蹦出来了若干提示词,那是CSOahelp面试辅助给我提供的澄清问题。按照之前的演练,我需要先一一向面试官提问这些问题来展示自己的思维深度,同时为老师及时写下来代码争取时间。
为了和面试官保持同频,我迅速询问:
JSON 里会出现数组和嵌套对象吗?
只包括标准的可序列化类型吗?
返回的数组允许重复吗?
面试官分别点头肯定,让我松了口气。这些细节确认后,我们成功争取了几分钟,足够CSOahelp的面试辅助的下一步代码写出来。
辅助老师及时的写出了代码,使用的python来解答,这样可以大大降低代码量;降低我抄写代码的难度。
经过面试官同意之后,我马不停蹄的开始了coding,把ipad上的代码一一搬到了面试的平台上。伪代码类似下面这样
def extract_strings(payload):
results = []
def dfs(node):
if isinstance(node, str):
results.append(node)
elif isinstance(node, dict):
for value in node.values():
dfs(value)
elif isinstance(node, list):
for item in node:
dfs(item)
# 其他类型忽略
dfs(payload)
return results
# 示例调用
sample = {
"user": {"name": "Alice", "roles": ["admin", "editor"]},
"metadata": {"version": 1, "tags": ["python", "json"]},
"notes": "Proxy layer initialized"
}
strings = extract_strings(sample)
# ['Alice', 'admin', 'editor', 'python', 'json', 'Proxy layer initialized']
值得注意的是,由于使用了老师们建议使用的眼神接触AI,所以看我的ipad的时候我并不担心面试官发现我的眼神位移了。我抄写的时候都是大胆的进行抄写,没有什么怕被发现的心虚或者畏畏缩缩的感觉,所以我抄写的非常快。
面试官对我这么快完成解答有点惊讶,但是抄写完面试并没有结束。
CSOahelp 推送下一条提示:“考虑性能,若节点数百万,用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 分片并发处理;可选超时控制。”
屏幕底部,几行小字闪过:
并发 dfs → ThreadPoolExecutor.map 缓存热路径 超时 fallback
“在生产环境中,为了防止深度结构或巨量数据导致阻塞,我们可以将 DFS 切分为任务列表,借助 ThreadPoolExecutor 或 asyncio 并行遍历,使用信号量限制并发数量,并对缓存命中高频访问路径进行预提取。”我自然地补充道。
面试官微笑:“很完善,你考虑了可扩展性与稳定性。”
挂断后,我深吸一口气,iPad 安静到不留痕迹。借助 CSOahelp,我不仅迅速理清思路,更在关键时刻得到性能与工程实践方面的提醒。几小时后,邮件到达:
We’re impressed by your clarity and depth. Welcome aboard!
我真是太激动啦,没想到我这样懒得刷题的学渣也有进入大厂的机会~
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