最近，Waymo 宣布将在更多城市扩展自动驾驶出租车业务，这一消息直接导致 Uber 和 Lyft 股价大幅下跌，市场担忧未来网约车行业可能面临更严峻的竞争压力。Waymo 作为自动驾驶技术的领军企业，其技术优势不仅体现在市场布局，也体现在人才选拔上。想加入 Waymo？先看看他们的算法面试题有多难！
Waymo 的技术面试非常注重算法能力，尤其是动态规划、贪心算法和搜索类问题。以下是 Waymo 最新的面试题，考察的是候选人在有限步数内如何最大化得分，这种问题在自动驾驶中的决策优化有着直接的应用价值。
Q1. You have an array containing N elements and each element has a score. In each step, you can pop an element from the leftmost or the rightmost position of the array, and gain a score from the element you choose. What is the maximum aggregated score you can obtain after K steps?
这道题看似简单，但其实考察的是 动态规划+滑动窗口 的思维方式。关键在于如何在 K 次操作中找到最优策略，既不能贪心地总是选择当前最大的值，也不能盲目枚举所有可能路径。候选人在 CSOAHelp 的提示下，迅速找到了最优的解题方向。
CSOAHelp 提示：
- 前缀和+双指针：先计算左侧前
i个元素的和，以及右侧j个元素的和，i + j = K，然后遍历所有可能的i和j组合，找到最大值。 - 动态规划：使用
dp[i][j]记录取走i个左侧元素和j个右侧元素的最大得分。 - 时间复杂度：O(K)，因为我们只需要枚举 K 种情况，而不是暴力搜索所有可能路径。
候选人按照提示逐步讲解自己的思路，并成功实现代码。面试官认可了候选人的逻辑清晰度和代码实现能力。
Q2. You have another array M with K weights. Each time you made the ith pop in Q1, multiply the score of the chosen element with the weight in M[i]. What is the maximum score you can get?
这道题在第一题的基础上增加了权重影响，使得决策更具挑战性。核心在于如何合理安排 M[i] 的使用顺序，使得高权重匹配高 score，避免让低 score 乘以高 weight 导致收益减少。
CSOAHelp 提示：
- 贪心+动态规划：最大的
weight应该分配给最大的score，因此应该先对weight和score进行排序，然后依次匹配。 - 双端队列优化：可以用一个双端队列来维护当前可选
score，保证每次取的都是当前weight对应的最优score。 - 时间复杂度：O(K log K)，因为涉及到排序操作，整体计算复杂度可控。
候选人根据 CSOAHelp 的引导，正确实现了代码，并解释了为何采用贪心策略能得到最优解。面试官追问：如果 weight 变化很大，是否仍然适用贪心？CSOAHelp 提醒候选人：在极端情况下（比如 weight 变化幅度极大），可能需要用动态规划来处理，而不是简单的贪心匹配。候选人复述了这个思路，并举例说明，面试官对候选人的回答非常认可。
Waymo 作为 Alphabet 旗下的自动驾驶巨头，对算法工程师的要求极高。这类面试题不仅考察基础算法能力，还涉及优化、决策与动态规划，这与 Waymo 真实场景中的路径规划、计算最优行驶策略有着直接联系。
对于想进入 Waymo 的开发者，除了掌握常见的动态规划、贪心、搜索算法，还需要具备优化问题求解能力，理解如何在不同约束条件下找到最优解。这次面试的成功，也证明了 CSOAHelp 在面试过程中的巨大作用——实时提供清晰的解题思路，确保候选人能够在短时间内展现自己的实力。
Waymo 面试的高标准，正是其技术实力的缩影。对于想要进入这家公司的开发者来说，准备好面对复杂的算法挑战了吗？CSOAHelp 帮助你轻松攻克高难度面试，让你的技术实力匹配 Waymo 的招聘要求！
经过csoahelp的面试辅助，候选人获取了良好的面试表现。如果您需要面试辅助或面试代面服务，帮助您进入梦想中的大厂，请随时联系我。
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