最近在准备 Databricks 的面试时，遇到了一道非常“业务化”的算法题。题目把场景设定在旧金山，每天通勤去 Databricks HQ，要选择最快且最省钱的交通方式。题目原文如下：

Interview Question (Original English):

You live in San Francisco city and want to minimize your commute time to the Databricks HQ.

Given a 2D matrix of the San Francisco grid and the time as well as cost matrix of all the available transportation modes, return the fastest mode of transportation. If there are multiple such modes then return one with the least cost.

Sample Input:

2D Grid:
3 | 3 | 5 | 2 | X | X |
3 | 1 | 1 | 2 | X | 2 |
3 | 1 | 1 | 2 | 2 | D |
3 | 1 | 1 | 2 | 3 | 2 |
3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 |
4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |

Legend:
X = Roadblock
S = Source
D = Destination
1 = Walk, 2 = Bike, 3 = Car, 4 = Train

Transportation Modes:  ["Walk", "Bike", "Car", "Train"]
Cost Matrix (Dollars/Block): [0, 1, 3, 2]
Time Matrix (Minutes/Block): [3, 2, 1, 1]

Note: In this example, we are only counting the blocks between 'S' and 'D' to compute the minimum time & dollar cost.

Sample Output:

Bike

我的理解与解题过程

第一眼看题时，我就意识到这是一个 最短路径问题 + tie-break by cost。简单来说：

• 每个格子只能对应某些交通方式；
• 要避开 X 路障；
• 优先比较「总时间」，再用「总成本」打破平局。

我当时的做法是：

1. 对每种交通方式各跑一次 BFS，因为在均匀权重下 BFS 等价最短路。
2. 累积 (总时间, 总成本)，最后对四个结果取字典序最小值。
3. 如果都不可达，就返回 "Unreachable"。

辅助准备的关键点

在 CSOAHelp 的老师辅导下，我谈了几个核心要点：

• 面试开头先问清楚：是否固定 4 种交通方式？、不可达时返回什么？、如何处理并列？
• 明确把「最小时间 → 最小成本」写成比较器，而不是硬编码 if-else。
• 注意 grid 里的数字是 1-based，要映射成数组下标时要减一。
• 代码层面尽量给出最小骨架，现场先讲思路，再写关键逻辑。

面试官很看重的地方

除了写对代码外，我还展示了：

• 鲁棒性：明确返回 “Unreachable”，而不是报错。
• 扩展性：提到如果允许换乘，就要把状态扩展为 (r,c,mode)，并用 Dijkstra；如果每格权重不同，就用优先队列版本。
• 沟通能力：边写边解释“为什么要这样设计”，避免让面试官迷失。

总结

这道题其实不是考你能不能秒写代码，而是考你能否 拆解业务问题 → 建模成算法问题 → 给出稳健方案。
有了 CSOAHelp 的辅导，我能提前踩掉了几个常见坑（比如 1-based index、并列 tie-break），在面试时就能专注于讲解思路和展示思考深度。

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