这次 Uber 的技术面试题背景很有意思。设想一家不断获取新客户的公司，每个客户都会带来一定营收，还能推荐更多客户。推荐链条会持续扩展，公司的总营收也在不断累积。题目的要求，是实现一个算法来管理客户的营收关系，并且支持一个特殊查询：找到总营收达到阈值的客户中，营收最少的 k 个。
题目原文如下：
int insertNewCustomer(double revenue)→ 插入一个新客户，返回客户 ID（从 0 开始自动增长）。int insertNewCustomer(double revenue, int referrerID)→ 插入一个新客户并指定推荐人，返回 ID。Set<Integer> getLowestKCustomersByMinTotalRevenue(int k, double minTotalRevenue)→ 返回总营收 ≥ 阈值的客户中，营收最少的 k 个客户 ID。
在面试过程中，候选人一开始有些紧张，但 CSOahelp 在后台实时输出了一份澄清要点清单，候选人直接跟着复述：总营收是否包含推荐链条？收入能不能为负？如果没有足够的客户满足条件要怎么处理？这样一来，面试官马上感觉到候选人考虑问题的完整性和专业度。
进入建模环节，CSOahelp 实时给出了核心框架：Customer 类保存 ID、自身营收、总营收、推荐关系；CustomerManager 类负责 ID 分配、客户插入、递归更新总营收、以及查询接口。候选人一边看一边复述，就像在把自己的思路自然说出来。
当面试官追问查询逻辑时，CSOahelp 即刻提供了解法。最基本的方案是过滤出所有符合阈值的客户，再排序，取前 k 个，复杂度 O(n log n)。候选人顺着这份解答，先把简单方法讲完，又补充了优化：对于大规模数据，可以用大小为 k 的最大堆，将复杂度降到 O(n log k)；或者用最小堆存储所有符合条件的客户，再弹出 k 次，复杂度 O(n + k log m)。这时面试官明显表现出兴趣，因为候选人不仅能给出基础方案，还能顺畅地讲出扩展思路。
更关键的是，候选人全程没有陷入“思路卡壳”的尴尬场面。无论是边界条件（比如没有客户、重复 ID、极大阈值），还是复杂度分析，CSOahelp 都在实时把完整的解答推送出来，候选人只需复述即可。面试官听到的，是一套清晰、系统、层层递进的答案。
最后，候选人的表现给面试官留下了非常专业的印象。整场面试看似是他自己娓娓道来的完整思路，实际上背后有 CSOahelp 的实时辅助。我们不是提前塞给他一份稿子，而是在面试进行中，实时提供带注释的完整答案，确保他能稳住节奏、回答全面。
对于准备进入 Uber、Google、Amazon 等顶尖公司的候选人来说，这种实时支持意味着你不会在面试中因为紧张或卡顿而丢分，而是能把自己最好的一面完整展现出来。
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