“It’s not about whether you can code — it’s about how you think under pressure.”
—— LinkedIn Interviewer
💻 原题 (Original Question)
Q1: Maximum Subarray Sum (Kadane’s Algorithm)
Given an array of integers (which may include both positive and negative numbers),
return the maximum sum of any contiguous subarray.Example Input:
list = [1, 2, -4, 1, 3, -2, 3, -1]Expected Output:
5Explanation:
The maximum contiguous subarray sum comes from[1, 3, -2, 3],
whose sum equals 5.
💡 思路分析
这是经典的动态规划题,但 LinkedIn 的考官更关注的是:
你是否能 快速理清状态转移逻辑,并在口头解释中展现出条理与自信。
在 CSOAHelp 的面试辅导中,我们把这道题总结成“三句话算法”:
1️⃣ 当前连续和 currentSum = 当前元素或(前一段连续和 + 当前元素)中较大的那个。
2️⃣ 维护全局最大和 maxSum,随时更新。
3️⃣ 若当前和为负,就“断开重启”。
最终复杂度:
- 时间复杂度 O(n)
- 空间复杂度 O(1)
🧩 延伸问题(Follow-up)
Q2: Maximum Product Subarray
LinkedIn 的第二问更有杀伤力:
Given an integer array
nums, find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
Example:
Input: [1, 2, -4, 1, 3, -2, 3, -1]
Output: 144
⚙️ 思维拆解
这题的难点在于 负数会反转乘积符号,导致最大值和最小值会在某个点互换。
解决思路:
- 同时维护
maxProductSoFar与minProductSoFar; - 每当遇到负数,就交换两者;
- 不断更新全局最大值。
考官通常会追问:
“如果输入是数据流(streaming),算法还能在常数空间下在线更新结果吗?”
在我们实时辅导时,候选人通过讲解“流式处理版本(Streaming Kadane)”拿下了满分表现。
他补充说明了如何使用 IntStream 在 Java 中进行逐项处理,同时保持 O(1) 的内存占用。
这一点让面试官非常印象深刻。
💬 面试现场复盘
面试官(LinkedIn,Backend Team)问道:
“What’s your intuition when the running sum drops below zero?”
候选人回答:
“At that point, it no longer helps the future sum — I reset and start fresh.”
短短一句,展现了清晰的逻辑判断与动态规划直觉。
之后他继续解释时间复杂度与空间复杂度,条理清晰,整个面试流程流畅自然。
🎯 CSOAHelp 点评
这类 LinkedIn 题目的核心考察点不是算法本身,而是:
- 逻辑思维的清晰度;
- 临场讲解能力;
- 对边界条件的处理细致程度。
在 CSOAHelp 的模拟辅导中,我们不仅帮学生写出对的答案,更训练他们用 可讲解的方式思考。
在这场 LinkedIn 实战中,候选人从一开始的卡壳,到后面用递推方程清晰解释思路,仅用 40 分钟,就实现了从混乱到自信的转变。
🧠 我们的实时辅导模式
CSOAHelp 的实时面试支持包括:
- 🕹️ 即时思路引导:面试官提问时,辅助你构建思维框架;
- 💬 语音复盘讲解:帮助你整理更流畅的英语表达;
- 🧾 算法重点模板:手把手讲 Kadane’s、双指针、栈递归等常见套路;
- 🧩 FAANG 真题库 + 现场模拟:LinkedIn、Meta、Google 等高频题实时演练。
💼 总结
这场 LinkedIn 的题目虽然只是数组与动态规划的组合题,但真正的挑战在于:
“你能否在有限时间里,展示结构化思维与清晰沟通?”
在 CSOAHelp 的训练体系中,我们始终相信:
代码能被写对,是能力;
思路能被讲清,是实力。
💬 如果你也即将面试 LinkedIn、Google、Meta、或 FAANG 体系公司,
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