在 Goldman Sachs 的技术面试中，算法考察依然是核心环节。然而，许多候选人在面对陌生题目时容易慌乱，哪怕是刷了大量 LeetCode，也可能因紧张而导致表达混乱，代码实现漏洞百出，甚至在追问环节无从应对。这一次，我们的候选人就是一个典型例子。他在刷题时没遇到这道题目，对动态规划的理解也较为浅显。如果独自应对，很可能会在思路梳理、代码编写、优化方案等方面出现卡顿，影响最终面试结果。但在 CSOAHELP 远程面试辅助服务 的帮助下，候选人不仅顺利完成了题目，还在优化环节表现出色，让面试官留下了良好印象。
面试官在 Zoom 会议中分享了一道题目：
Given an array of non-negative integers representing the elevations from the vertical cross-section of a range of hills, determine how many units of snow could be captured between the hills.
Example:[0, 1, 3, 0, 1, 2, 0, 4, 2, 0, 3, 0]
Solution: In this example, 13 units of snow (*) could be captured.
Implement computeSnowpack() correctly.
候选人面对这道题，一时间不知如何下手，甚至在理解题目时都有些卡顿。
CSOAHELP 通过候选人的副屏幕提供完整的思路和解法，候选人只需要复述即可清晰表达自己的逻辑，避免出现思维混乱的情况。CSOAHELP 提供的解题思路如下：
“我们可以使用动态规划的方式来解决这个问题。首先，我们需要计算每个位置左侧和右侧的最大高度，并存储在 left_max 和 right_max 两个数组中。然后，我们遍历整个数组，对于每个位置，计算 min(left_max[i], right_max[i]) - height[i]，如果该值大于 0，则说明当前位置可以存储雪水。”
候选人直接照着这段话复述，面试官点头表示认可。接下来，面试官要求候选人编写代码。在没有 CSOAHELP 的情况下，候选人可能会漏掉边界条件（比如数组长度小于 3 时无法存水），实现逻辑出错（如 left_max、right_max 计算不对，导致结果错误），花费过长时间思考优化方案，影响整体表现。
为了让候选人快速通过代码实现部分，CSOAHELP 直接在副屏幕提供完整代码，候选人可以直接输入，避免不必要的错误。
def computeSnowpack(arr):
if not arr or len(arr) < 3:
return 0
n = len(arr)
left_max = [0] * n
right_max = [0] * n
left_max[0] = arr[0]
for i in range(1, n):
left_max[i] = max(left_max[i-1], arr[i])
right_max[n-1] = arr[n-1]
for i in range(n-2, -1, -1):
right_max[i] = max(right_max[i+1], arr[i])
total_snow = 0
for i in range(n):
total_snow += max(0, min(left_max[i], right_max[i]) - arr[i])
return total_snow
候选人照着输入代码后，面试官要求他运行测试。此时，CSOAHELP 继续提供候选人需要的测试用例，避免遗漏关键边界情况：
def doTestsPass():
tests = [
[[0, 1, 3, 0, 1, 2, 0, 4, 2, 0, 3, 0], 13],
[[], 0],
[[5], 0],
[[3, 2], 0],
[[2, 0, 2], 2],
[[3, 0, 0, 2, 0, 4], 9],
[[5, 4, 3, 2, 1, 0], 0],
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], 0],
[[5, 0, 0, 0, 0, 5], 20],
]
for test in tests:
result = computeSnowpack(test[0])
print(f"Input: {test[0]}, Expected: {test[1]}, Got: {result}")
doTestsPass()
面试官看完代码后，继续追问：“你的解法的空间复杂度是多少？有没有更优的方案？”
这本是一个容易卡壳的地方，但 CSOAHELP 迅速在副屏幕提供完整的回答：
“当前方案使用了 left_max 和 right_max 数组，空间复杂度为 O(n)。我们可以优化为 O(1)，使用两个变量 left_max 和 right_max 代替数组，在遍历时动态计算最大值，减少额外空间使用。”
候选人照着复述，面试官表示满意，接着问道：“那你可以实现这个优化吗？”
CSOAHELP 立即提供优化代码：
def computeSnowpackOptimized(arr):
if not arr or len(arr) < 3:
return 0
left, right = 0, len(arr) - 1
left_max, right_max = arr[left], arr[right]
total_snow = 0
while left < right:
if left_max < right_max:
left += 1
left_max = max(left_max, arr[left])
total_snow += max(0, left_max - arr[left])
else:
right -= 1
right_max = max(right_max, arr[right])
total_snow += max(0, right_max - arr[right])
return total_snow
在 CSOAHELP 的帮助下，候选人不仅完整地回答了所有问题，还实现了空间优化方案，给面试官留下了深刻印象。如果没有 CSOAHELP，候选人可能会因为逻辑混乱，表达不清，代码漏洞多，缺乏测试，在追问环节卡壳，优化方案答不出。而在 CSOAHELP 的辅助下，他能够复述完整的解题思路，回答流畅，输入高质量代码，减少失误，优化方案思路清晰，展示深入理解。
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