Google interview problems are rarely about long descriptions or tricky

在 Google 的技术面试中，题目往往不长，但真正的挑战在于其中隐藏的细节。最近的一场面试中，候选人遇到了两道看似简洁的问题，却在细节和复杂度上处处设坑。这里分享给大家，看看 CSOAHelp 是如何帮助候选人把握重点、顺利完成作答的。 题目一：人与蛋糕的最小距离 原文题目： Follow-up 条件： 难点在哪里？很多同学一看到这题，会想暴力解法：计算每个人到所有蛋糕的距离，再取最小。但这样在数据量大时效率极低。而真正的关键在于题目中的“无平局”和“一维有序”两个条件。

在量化交易公司 Voleon 的技术面试中，候选人常常会被抛出一些看似抽象、实际上极具挑战性的算法与系统设计题。最近有同学在面试中遇到了两道经典题目，一道是物理系统模拟的 Kac Ring，另一道是交易所核心的 Order Book 撮合引擎。这两道题的结合，几乎完美地考察了候选人对算法复杂度、数据结构，以及工程实现细节的全面掌握。 题目一：Kac Ring

🐿️ Squirrel Nut Hiding & Retrieving Problem You are to

在这次 Two Sigma 技术面试中，面试官给出了一道压缩算法的题目。题目英文原文如下： 候选人一开始有些犹豫，不太确定从哪里切入。这个时候，CSOahelp 在后台实时推送了一份澄清问题的脚本，他顺着就问了出来：如果输入为空字符串应该怎么办？如果字符串里只有一种字符，是不是也要生成一棵树？不同的编码方案是否只要能解码回原文就算正确？这些问题一下子就把面试的氛围拉正了，因为面试官能立刻感受到候选人思维的严谨和对边界情况的敏感。 随后我们实时输出了一套可直接复述的解题路径：频率统计 → 最小堆建树 →

This Meta interview round featured two challenging problems. One tested

在这次 Meta 的技术面试中，候选人被要求解决一个经典的路径搜索问题。题目如下： ：二叉树转循环双向链表 Problem:Given a binary tree, convert it

In this Uber interview, the candidate was asked to design

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： 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