在这场 Uber 技术面试中，客户遇到了一道经典但极具陷阱的题目——构建包依赖顺序。题目看似是图的遍历，实则对拓扑排序思路要求极高，稍有偏差就容易写崩。

而我们的客户，在面试过程中全程由 csOAhelp 实时协助，顺利写出结构清晰、逻辑完整的解法，赢得面试官肯定，安全过关。

📄 题目原文还原

Given a package name, return the build order of its package dependencies.
If package A depends on package B (A→B), then B must be built before A.

图示依赖：


输出应为：

["Interfaces", "Types", "Adapters", "Core", "Utils", "Service"]

🌍 中文简译

给定一个目标包和所有依赖关系，输出正确的构建顺序：

• 构建顺序必须确保，所有依赖项在被依赖项之前。
• 如果 A 依赖 B，则必须先构建 B，再构建 A。
• 输出从基础包到目标包的顺序列表。

💡 面试中的正确做法是？

这道题本质上是拓扑排序，但不能对全图排序，而是需要从目标包出发，只排序相关依赖。

✅ 正确逻辑（我们实时提供的思路）：

1. 建图：用字典表示依赖图，每个包 → 它依赖的子包列表。
2. DFS遍历 + 后序添加：访问每个依赖节点，递归完成后再将当前节点加入结果。
3. 去重：防止重复添加（通过 visited 集合）。
4. 结果反转：因为后序加入，所以最后反转得到正确顺序。

🧠 我们在面试中是如何辅助客户的？

这场 Uber 面试发生在一个技术较强的面试官手中，题目没任何模板化线索。

客户起初试图模拟 graph BFS，但思路绕了路。

我们介入后，立即：

✅ 同步提供了拓扑排序 DFS 思路
✅ 现场逐句撰写可复述的伪代码，兼顾变量命名与面试表达
✅ 提前预测 follow-up 问题（如循环依赖检测）并整理应答口径
✅ 在客户卡壳时快速推送递归逻辑和返回结构

整个过程，全程文本同步，不打断客户语流，确保思路自然衔接、表达自如。

最终，客户完整写出核心逻辑，并在 follow-up 中解释递归顺序与时间复杂度，获得面试官认可。

💻 我们现场协助生成的代码结构（简化版）

def get_build_order(graph, target):
    visited = set()
    result = []

    def dfs(node):
        if node in visited:
            return
        visited.add(node)
        for neighbor in graph.get(node, []):
            dfs(neighbor)
        result.append(node)

    dfs(target)
    return result[::-1]

🧾 面试官反馈

• “你这套构建逻辑很清楚，尤其是用了递归的后序加入，正是我们内部系统中类似的策略。”
• “变量命名、代码组织都很工整。”

客户顺利通过该轮进入下一轮系统设计面试。

🚀 小结：这不是“考场救急”，而是“协同代打”

我们不是提供一个“提示词”或提前模板，而是：

💻 面试实时协助写思路、答代码
✍️ 逐句解释逻辑、补充 follow-up 答案
📎 让你当场自然表达、稳稳输出

无论是 Uber、Meta、Amazon，还是 TikTok，我们都能在你面试的每一分钟里，做你背后的团队。

📩 下一场面试不想孤军奋战？来找我们。
我们会陪你写好每一行代码，答清每一个问题，稳住每一轮机会。

—— csOAhelp 实战面试辅助团队

📩 如果你马上有一场面试，不想冒险 —— 来找我们。
不管你面对 Uber、Amazon、Meta 还是 TikTok，我们都能在面试过程中实时支持，确保你顺利答完题、讲清楚、留下好印象。

一场面试可能决定你能不能留下。我们会帮你，写好每一行代码，稳住每一个环节。