本周的Tiktok OA 仍然是110分钟7道题，其中前5题是选择题，后面2题是算法题 6. TikTok Viral Campaign TikTok is a

面对Bloomberg这样全球领先的科技公司时，技术面试常常令人感到压力倍增。然而，CSOAHELP通过独特的面试辅助服务，为候选人提供了全程支持，助力他们从容应对复杂的技术挑战。 面试场景还原 此次Bloomberg的面试由两个主要技术问题组成，每个问题都考察了候选人的算法设计能力和代码实现技巧。 问题1: Counting Ships in a Grid 问题描述

Question 1 Consider two arrays of integers, a[n] and b[n].

在国际科技巨头（如Apple）的面试中，求职者经常要面对复杂、多层次的技术问题和深度追问（follow-up）。其中，“VO（Virtual Onsite）”环节尤其考验候选人的即时应变、逻辑分析、英文表达能力以及对技术细节的掌控。这类面试中，面试官往往会从一个看似简单的题目出发，不断挖掘你的解决思路、数据结构选择理由、复杂场景下的扩展方案。 举个典型案例：面试官给出一个数学表达式的简化问题，例如： 输入：a-(b+c)，期望输出：a-b-c 输入：a-(a-b)，期望输出：b 这个题目表面是括号内的符号传递和简化，但背后可能隐藏数个层面的follow-up追问： 如何应对更复杂的输入，比如增加系数、多字母变量、混合运算符？ 时间与空间复杂度分析？在n字符长度下如何保持高效？ 数据结构选型：为什么用栈(stack)跟踪当前上下文符号？能否在无括号情况下优化？ 若扩展到其他类型的括号（如`[]`、`{}`），或多层嵌套时有无通用解法？

在国际一线FinTech公司Affirm的机器学习工程师面试中，数据处理与特征工程已成为不可忽视的重要环节。面试者不仅需要具备扎实的算法基础，更需具备将复杂原始数据转化为可投入建模的规范化特征矩阵的能力。本文将以一场真实的面试为素材进行深度还原和分析，并展示csoahelp平台如何为求职者提供宝贵的备考支持。 面试背景与参与者简介 场景介绍：时间为2024年12月中旬，一位有丰富FinTech经验的候选人正在远程面试，屏幕另一端是Affirm的面试官，以及来自团队的观察者/团队成员若干（可能在会后对面试表现进行打分和评价）。面试官拥有多年的机器学习实战经验，熟悉数据挖掘与建模平台搭建，而候选人曾在多家金融科技公司从事过合规、欺诈检测等ML任务，熟悉大数据场景下的文本与数值数据处理。 面试目标：面试的核心问题是将schema（模式定义）、训练数据（training_data）以及标签数据（label_data）整合成可直接用于训练逻辑回归等模型的二维特征数组。其中： 该问题考核候选人在数据预处理、特征工程及灵活编码策略方面的能力。 面试现场氛围与对话情景再现 （以下对话内容根据你提供的转写记录作匿名精简和整理，并适度扩写场景氛围。） [面试开始 - 自我介绍与背景交流]面试官：

Optiver 的OA 花费接近3个小时，其中最难的一部分是2道算法题，限时120分钟，我们一起来看看吧 Question 1 Suppose you are responsible for

Amazon interviews are known for challenging candidates with real-world scenarios

亚马逊的面试以真实场景为基础，以考验候选人解决实际问题的能力而闻名。其中一个经典题目是设计一个包安装系统。在本文中，我们将结合实际面试经历，详细讲解问题背景、解决方案，以及我们如何通过系统性思维应对这一挑战。 问题描述 需要设计一个包管理系统，确保在安装某个软件包时，它所依赖的所有软件包也能按照正确的顺序完成安装。例如： 关键问题点 算法设计 在解决这个问题时，我们可以采用 拓扑排序（Topological Sort） 来确定软件包的安装顺序。以下是具体步骤： 实际面试过程

Q1：银行账户号码验证 面试官提问："设计一个函数验证银行账户号码是否符合以下条件：必须是14位数字，不包含非数字字符，并且不能包含4位或更多重复的数字序列。" 候选人澄清环节 候选人解答环节 “我计划依次检查三个条件：” 解题代码 伪代码： def is_valid_account(account_number): #