在科技大厂的求职路上，每一场面试都像是一次闯关。特别是对于我们这些身在海外的华人开发者来说，能拿到微软这种级别公司的面试机会，既兴奋又紧张。最近，我就经历了一场微软的远程技术面试，整个过程虽然只有短短一小时，但其中的一道算法题却让我印象极为深刻，今天就想和大家分享一下这段经历和这道有趣的题目，希望能给正在求职路上的你一些启发。 Problem: Given a 2d array of integers representing a

“哥们，华子（华为）的OD面试，你准备好了吗？” 最近，这句问候在我的求职群里出现的频率越来越高。作为一名在科技大厂求职路上“卷”了又“卷”的华人，我深知，想拿到大厂的入场券，除了扎实的技术功底，还得有那么点“面经”在手，心里才不慌。 前段时间，我刚经历了一场华为的远程技术面试，过程可谓是跌宕起伏。今天，我就把这段经历，特别是那道让我记忆犹新的算法题，掰开揉碎了分享给大家，希望能给正在路上的兄弟们一点实在的帮助。 整个面试流程是线上进行的，通过华为自家的会议软件。面试官很准时，没有太多寒暄，直入主题。简单地过了一遍我的项目经历后，屏幕一闪，一道算法题就出现在了共享屏幕上。氛围瞬间就紧张了起来，我知道，真正的考验来了。 面试官给出的题目是这样的： 1. 均衡的任务调度 机器运行N个计算节点，每个节点当前负载数C为0，单个节点的CPU核 心数X为1，一个CPU核心的最大负载数为200，节点总负载数=节点CPU核心数*200。节点的CPU负载=节点当前负载数/节点总负载数。节点宕机在机房运维是经常发生的事情，因此要设计一种算法当宕机节点的负载可以均衡地迁移到其他健康的节点，使宕机节点的CPU负载保持一致。给定宕机节点的负载数N，求每个计算节点的应该新增的负载数。 备注：1.如果宕机节点的负载数超过了所有节点总负载数，不进行重新调度，则每个节点新增的负载数为0。2.如果宕机节点的负载数没有超过所有节点总负载数，输入要保证保证能够分配完全均衡，即分配后各个计算节点的CPU负载保持相等。精度不低于0.001。

最近上岸了麦当劳的软件工程师岗位，是的，你没看错，就是那家卖汉堡和薯条的“金拱门”。说实话，接到面试通知的时候，我人有点懵，心里嘀咕着：“难道是去写点餐系统的代码？” 没想到，一场远程面试下来，从容器化、K8s到C#底层机制，问了个底朝天。这已经不是我印象中的那家快餐公司了，而是个妥妥的科技大厂。今天就把这套还热乎的“面试套餐”分享出来，给正在求职路上的各位华人兄弟姐妹们提个醒，千万别小看任何一家公司。 面试我的是一位叫TJ的白人小哥，人很NICE，先是轻松地聊了聊我在通用汽车做过的全栈项目。当他得知我们主要用Angular和.NET，并且有很多Java技术栈的时候，气氛一下就活跃起来。他提到他们团队也用.NET和Angular，并且整个麦当劳技术体系里Java和.NET团队并存，这让我感觉很亲切。我们就像技术圈的朋友一样，吐槽了一下Java正在被Oracle的收费策略拖累，而C#和.NET生态则越来越香。 寒暄过后，TJ话锋一转，开始深入技术细节，真正的考验开始了。他对我简历里提到的技术栈非常感兴趣，特别是云相关的。他先是从一个看似简单的问题切入。 "Can you tell me what a

上周刚结束了北美“亚米”Weee!的远程技术面试，职位是数据分析师。作为在北美求职大军中漂泊的一员，能拿到这家在华人圈里大名鼎鼎的“生鲜独角兽”的面试机会，心里还是有点小激动的。整个过程非常紧凑，全是真刀真枪的实战，今天就把面经分享出来，希望能给后来人一些参考。 面试是通过一个在线协作平台进行的，面试官很准时，简单寒暄几句后就直接发来一个链接，点开后共享屏幕，真正的考验就开始了。整个环节大概40分钟，要求完成五道SQL题。题目的背景都和公司的业务逻辑息息相关，非常考察实际业务问题的处理能力。 其中有一道题我印象特别深刻，因为它给出了一个清晰的数据库关系图（ERD），要求我们根据图里的结构来解决问题。这道题是这样的： Goal: Extract the vehicles with no associated

上周刚面完 Google 的一轮远程技术面，现在还心有余悸。作为一名在湾区卷了多年的华人码农，本以为对各种算法题型早已刀枪不入，但当面试官在共享文档上悠悠地敲出那道题时，我还是结结实实地捏了一把汗。 它没有考什么高深的动态规划，也不是复杂的图论，而是一个我们生活中再熟悉不过的场景。 面试题的原文如下： Implement a restaurant waitlist data

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先说结论：帮不了你。真的，别抱幻想。 现在很多人刷OA的时候，会想着能不能偷偷用ChatGPT或者别的AI工具来“加速一下”。毕竟它能写代码、能讲解思路、看起来还挺靠谱。刚开始你可能觉得它真的行，比如你随便扔进去一个Leetcode题，它立马啪一下给你输出一份像模像样的解法，代码也有注释，说话还特别自信。你一看，哇，这不比我写得还快还清楚？ 但问题就出在这——它太自信了，哪怕它说错了也一本正经。你以为你捡了个外挂，其实它在一本正经地胡说八道。有些时候它写的代码跑不了，有些时候逻辑压根不对，更糟的是：你可能完全看不出问题在哪。你只看到它给了个答案，你复制上去一跑，几个case过了，你就放心了。但真上战场，不光是样子货，它的错误还会让你全盘皆输。 更别提，AI每次改答案的时候，根本不是在“修改”，而是从头来一遍。比如你说“这个解法错了，你能改一下吗？”它会说“当然”，然后给你一个风格完全不同的版本。你根本不知道它是在“改”，还是直接重新胡写了一份。这种不稳定性，在真正的OA考试里是致命的。考场上你时间紧、压力大，不可能有时间一行一行去验证它是不是靠谱。 另外，别忘了，现在的考试平台都在防作弊。你切个屏，复制粘贴一下，系统直接记下来。有的平台甚至限制你用浏览器插件或者对剪贴板都有限制。你以为你在偷偷借助AI，其实已经被标记风险了。 说到底，AI不是你考试时的救星，它充其量是个“练习工具”。你平时想搞懂算法原理、想练习某一类题型，用它来陪你演练一下倒还行。但如果你把希望寄托在它能带你“躺过”OA，那你真的会被坑得很惨。 所以，不要自欺欺人了。AI现在这个水平，还不够稳，不够懂题意，答题方式也不系统。想通过OA，还得你自己把基本功练扎实。用AI是为了帮助你提升，不是让它替你考试。它撑不起这个锅。 的宝子不妨了解一下我们的OA代写服务，csoahelp专注OA代写，人工专家目前在做算法题这块还是远超市面上的所有AI的。 有任何求职问题欢迎大家加我（石老师）联系方式

能收到Two Sigma的面试邀请，心情大概就像坐过山车，一半是顶尖量化基金光环带来的兴奋，另一半是它家面试难度都市传说带来的巨大压力。当约好时间的远程面试开始，我和面试官在屏幕两端，气氛友好但暗藏锋芒，我知道真正的挑战要来了。 简单寒暄后，面试官没有多余铺垫，直接在共享代码编辑器里贴出了今天的题目。看到题目的那一刻，我感觉空气都凝固了，这并非一道在题库里能轻易刷到的原题。 LA12 - Map Equivalence Description Geographical maps

上周刚结束了和TikTok的一轮远程技术面，心跳现在才算勉强平复。和传说中的一样，字节系的面试节奏很快，不拖泥带水，问题看起来家常，但每个提问都像是在探你的底。现在趁着记忆还热，把那道让我差点翻车的算法题和当时的心路历程分享出来，希望能帮正在刷题的你绕开一些坑。 面试官是个看起来很干练的工程师，寒暄两句就直接在共享编辑器里贴出了题目，氛围瞬间就有了强度。 Given an array of positive integers nums and