🎯微软面试全记录:两道高频算法题+手把手思路拆解,别再说微软“凉感”了! -what is an oa interview  -unequal elements snowflake oa -string patterns snowflake oa

👋 还在觉得微软面试就是「冷静严肃没温度」?错!这场真实远程技术面试,不仅考题扎实、对话高频,更关键是:你真准备好了嘛?

本篇文章,带你深入一场微软工程师岗位的远程技术面试现场。不卖惨,不打鸡汤,就聊两个字:干货!

🧠 面试开场:冷启动不冷聊

这场面试采用的是远程形式,全程由工程师主导,语言是英文,候选人需要边思考边表达,逻辑、表达、技术三线并跑。开始阶段没有过多自我介绍,面试官直切正题:

“Let’s work on a problem together.”

✏️ 第一题:Task Scheduler with Cooldown

题目原文
You are given a list of tasks that need to be executed, represented as characters. Each task can be executed only once, and there is a cooldown period n between two same tasks.
Return the least number of units of time that you need to complete all tasks.
Example:
tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2
Answer: 8
One possible order is: A -> B -> idle -> A -> B -> idle -> A -> B

✅ 解题思路(候选人答法)

候选人立刻识别出这道题本质是:贪心调度 + 桶排序变种

思路核心:

  • 先统计所有任务频率,找出出现最多的任务数(假设为max_freq
  • 这些任务决定了整个时间表的框架
  • 用公式计算:(max_freq - 1) * (n + 1) + count_max_freq
  • 最终答案为这个结果和任务总数中的最大值(因为如果任务种类多,可能根本不需要 idle)

候选人并没有立刻写代码,而是先画出任务排列图,帮助面试官理解逻辑。接下来实现代码,并在面试官提供的 IDE 环境中快速测试,输出正确。

💡 Tips:微软面试很注重“思考优先于写代码”,不要一上来就敲键盘。

🧱 第二题:数组就地重排,负数左边,正数右边

题目原文
Numbers, arrange them such that negative numbers are to the left of 0 and positive numbers are to the right of 0.

🔍 Clarification 是关键!

在开始写代码前,候选人做了几次确认:

  • ❓ 是否必须 in-place?✅ 是的
  • ❓ 是否需要保持原有顺序?❌ 不需要
  • ❓ 允许额外空间吗?✅ 尽量 O(1)

这些Clarify非常重要,否则直接写可能答非所问!

⚙️ 解法:三指针分区法

候选人采用的是三指针分区算法(有点像颜色分类问题):

过程解释非常清楚:left用来放负数,right放正数,current遍历整个数组,遇到 0 跳过。

🧪 面试中还加了几个 follow-up:

  • 空数组、单元素数组 ✅ 覆盖
  • 全负/全正/全 0 ✅ 也测了
  • 多线程能优化吗?➡️ 候选人立刻指出多线程在这类有状态交换问题中几乎无效,还不如并行处理多个数组批次

🎬 面试收尾:总结反问显功底

面试尾声,面试官给予肯定并提出一个开放性问题:

“If we need to process millions of such arrays, how would you scale it?”

候选人提出批量处理 + 多线程并行分块的方案,展示了系统性思考能力,而不只是算法能力。

✍️ 写在最后:微软面试的3个真实感受

  1. 节奏快,但不是压迫式,是目标明确、对话频繁的那种快
  2. 技术广度要求不高,但深度要精准。你得能解释思路,而不是背代码模板。
  3. 不怕你不会,怕你没思路也不问,问对问题是关键!

🎁 总结一句话送给你:

微软面试不会故意刁难你,但一定会透过题目,看你是否具备“团队中可信赖的解决问题能力”。

准备面微软?这篇文章,把最真实的考点和场景送到你眼前。别等挂了再说早知道!

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