I recently had a system design interview with Applied Intuition,

这是一场 Applied Intuition 的系统设计面试，时长接近 50 分钟，背景是为一家虚拟的 Lakehouse 平台（类似 Databricks 竞品）设计核心组件。面试官给了三个连续的问题，分别考察数据库

这轮是亚麻常见的“思路+实现”组合题，整场我们用的是 Java 环境，考察点集中在数据结构设计、迭代器与堆的运用、区间组织与检索、以及网格搜索（Trie + DFS/回溯）。下面把题面英文原文、解题思路、以及 CSOAHelp 老师在关键节点的“点题式”辅助整理出来，帮助后来者少走弯路。面试记录与回放信息已在内部归档（ShowMeBug 链接及元信息）。 —Problem 1

刚结束 TikTok 的一轮技术面试，趁记忆还新鲜，把题目和当时的应对过程整理一下，也分享下这次使用 CSOAHelp 面试辅助服务 的体验。 面试一共持续了大约 70 分钟，中间有两道经典算法题。 Problem

面试原题如下： System Design: Design a multi-tenant CI/CD system which schedules

Over the past two decades, the hiring landscape in tech

在过去二十多年里，北美科技行业的招聘规则经历了几次重要的范式转换，每一次变化都悄然改变了候选人与企业之间的博弈方式。回顾这几代面试模式，不难发现：真正的受益者往往是规则的制定者或者捷径的提供者，而普通候选人则一次次被迫投入时间、金钱与精力，努力追逐那份所谓的公平机会。 最早的年代，简历就是核心关卡。名校背景、名企实习、漂亮的头衔和关键词，几乎决定了候选人能否获得面试机会。ATS 系统普及后，懂关键词写法的人、掌握内推资源的人占尽先机，而大多数普通背景的学生，常常淹没在成千上万份投递之中。那时的受益者是简历培训、包装中介和掌握资源的少数群体。 紧接着，脑筋急转弯和费米估算题的盛行，让整个行业进入了一个充满荒诞感的阶段。“一年能生产多少个灯泡”“如何清洗西雅图所有的窗户”，这些几乎和日常工作无关的问题，被包装成考察逻辑的试金石。最终受益的是写书的作者、套路传播者和相关的培训机构，而真正准备专业技能的候选人则被迫浪费了大量时间。 随后到来的，是算法与刷题的黄金时代。Leetcode 的兴起，把题目体系化地整理出来，形成了一个完整的商业生态。各类精华题单、培训课程、视频博主，以及 AlgoExpert 这样的公司，围绕着刷题生意赚得盆满钵满。对于普通候选人来说，想要跟上节奏，就必须投入成百上千小时的刷题。勤奋被量化成硬通货，耗费的是海量时间和精力。幸运的是，那时互联网行业高速扩张，岗位充足，很多人凭借刷题成功上岸，搭上了财富快车。 如今，AI 的普及正在重新改写这场博弈。过去几年，线上面试成为常态，而各类平台在防范考生使用

Visa的笔试题近期大量发放，全部是随机出题，Codesignal题库大概有2800题，随机选4题，所以靠真题做到满分比较难。借助我们CSoahelp轻松拿满分 Question 1 Question 2 Question 3 Question 4 Question

1. Question 1 Given a string s of lowercase English