上周刚结束了Meta的远程一面，整个面试过程节奏很快，感觉面试官更想看到的是你清晰的思路和沟通能力，而不是单纯的埋头敲代码。感觉现在大厂面试越来越像一场开卷考试，题目本身可能你都见过，但重点考察的是你拿到问题后，是怎么跟面试官“聊”起来的。下面直接上题，附带我的思路和踩坑复盘。 面试官是个很干练的白人小哥，简单寒暄几句后，屏幕上就直接亮出了第一道题。 我看到这道题的第一反应不是急着写代码，而是先确认了几个关键点，比如题目定义的“直径”是路径上的节点数还是边数。从例子来看是节点数，但这是一个非常好的沟通点，能体现你的严谨。我的思路是利用深度优先搜索（DFS）自底向上地解决这个问题。对树里的任何一个节点来说，穿过它的最长路径，其实就是它左子树的最大深度加上右子树的最大深度。所以，我需要写一个递归函数，这个函数在计算每个节点深度的同时，顺便更新一个全局变量来记录当前发现的最大直径。这里有个小陷阱，最终的直径不一定非要经过根节点，所以这个“更新最大值”的动作必须在遍历每个节点时都进行。我还跟面试官提了一句，如果题目要求的是边的数量，那我的最终结果只需要在节点数的基础上减一即可，他对此表示赞同。整个过程下来，核心就是一次后序遍历，时间复杂度是O(n)，空间复杂度是递归栈的深度O(h)。 第一题聊完感觉还不错，小哥点点头，接着屏幕上就出现了第二道题，也是一道非常经典的高频题。 这道题我一看，心里就有底了，是典型的有向图中的环检测问题。如果课程的依赖关系里存在一个环，比如A依赖B，B又依赖A，那就永远无法完成。解决它主要有两种经典方法，一种是基于拓扑排序的广度优先搜索（BFS），另一种是深度优先搜索（DFS）。我当时选择了DFS的方案，因为它写起来更直接。核心思路就是先把输入的依赖关系建成一个邻接表，然后用一个visited数组来追踪每个课程节点的三种状态：0代表未访问，1代表正在访问（在当前递归栈中），2代表已访问（从这个节点出发的所有路径都已探索完毕，且无环）。如果在DFS的探索路径上，遇到了一个状态为1的节点，那就说明找到了一个环，可以直接返回false。整个检查过程需要遍历所有课程，确保能覆盖到图中所有不连通的子图。 总的来说，Meta的面试非常注重对数据结构和算法基础的考察，题目本身不一定偏怪，但很看重你分析问题、沟通确认、以及权衡不同方案的能力。他们更想看到的，是你如何一步步把一个模糊的问题变得清晰，并给出一个健壮的解决方案。希望这次的分享能帮到正在求职路上的你，祝大家早日上岸！ 本文的作者 石老师，在这里给大家打个硬广，csoahelp.com每日分享北美大厂面经，小红书也有更新，我们还提供种类多样的收费服务协助您进入北美科技大厂，有意向的微信扫码联系我，或者也可以通过其他方式联系我

如果用一个词形容亚麻的SDE面试，那就是“窒息感”。刚结束的这场远程面试，一位语速飞快的印度小哥，从头到尾没给我半点喘息的机会。没有多余的寒暄，直接就甩给我一个大部头的系统设计题，感觉大脑的CPU瞬间被拉满。 面试开始没几句寒暄，直接就甩给我一个大部头的系统设计题。 “Design a scalable API Rate Limiter.” 面试官希望我设计一个可扩展的API请求速率限制器。这题算是老朋友了，但亚麻问得非常深，完全不是背模板就能过的。我先稳住心神，确认了几个关键的设计目标，比如要支持按用户或IP进行限制，并且延迟要做到毫秒级，还要保证高可用和高扩展性，轻松应对上万QPS的流量。我的核心思路是围绕Redis集群和令牌桶算法来构建。当请求进来时，不是直接放行，而是先向“桶”里申请一个“令牌”。我跟面试官解释了如何利用Redis的原子操作，特别是通过Lua脚本来保证“取令牌”和“更新时间戳”这两步的原子性，避免并发场景下的数据不一致问题。我还详细设计了Redis里的key格式，例如 ratelimit:{api_id}:{user_id}，以及里面存储的字段，包括当前剩余的令牌数和上次补充令牌的时间。整个过程像是在白板上和同事讨论技术方案，感觉他对我这种抽丝剥茧、主动沟通的风格还比较满意。

最近硬刚了TikTok的一轮远程VO，过程还算顺利，希望能给正在求职路上的小伙伴们一些参考，特别是对字节（TikTok母公司）面试风格感兴趣的同学。这次面试经历感觉挺有代表性的，尤其是碰到的一道算法题，感觉是他们家常考的类型，这里重点分享一下。 面试官小哥上来先是常规地聊了聊项目，然后就直接进入了做题环节。题目直接贴在了共享文档里，这个在大厂面试中也算是标配了。 Question description You are given an array of

最近刚结束了亚麻（Amazon）SDE岗的远程面试，脑细胞阵亡无数。作为在科技大厂求职路上苦苦挣扎的同胞，深知一份热乎乎的面经有多重要，所以赶紧把这次的题目和一些个人感悟码出来，希望能给正在备战或者未来要面试亚麻的小伙伴们一点小小的参考，主打就是一个信息共享，少走弯路！这次面的是New Grad岗位，整体感觉亚麻还是挺看重候选人的思考深度和代码基本功的。 面试第一轮上来通常少不了一些行为问题（BQ）热身，面试官小哥语速适中，氛围还算轻松。他先问了： q1: realize a deeper level for your

上周刚面完Centific，感觉他家面试风格还挺务实的，题目出得也很有意思，赶紧趁热把面经写下来，主要是分享一下其中一道让我印象深刻的算法题，希望能给后面要面他家或者类似科技厂的小伙伴们一点参考。 讲真，每次面试前那几天，心情都跟过山车似的，既期待又有点小焦虑。这次约的是下午，我提前把咖啡续上，深呼吸了好几次，才点进了会议链接。面试官是个小哥，口音听着挺舒服，寒暄几句后，屏幕一共享，题目就来了。 面试官给出的问题是这样的： `You are driving a vehicle that has

最近刚结束了微软的远程面试，感觉他家现在面试还挺标准化的，想趁热打铁给还在北美求职路上的兄弟姐妹们分享一下热乎的真题和心得，希望能帮大家少走弯路，直捣黄龙！ 这次面试主要就两大块，一块是系统设计，另一块就是经典的算法题。上来寒暄几句，面试官就直接切入正题了。 首先是系统设计，面试官抛出了一个通知系统（Notification System）的设计需求。 他先明确了功能需求： Functional Requirement: 然后是非功能性需求，这块儿问得还挺细： Non-Functional Requirement:

最近刚结束一场谷歌的远程技术面，过程还算丝滑，题目有点意思，分享出来给大伙儿攒攒经验值。疫情后 Google 面试全面转线上，刚开场气氛还算轻松，寒暄几句之后，面试官直接在共享文档里打出了题目： 我第一时间想到的并不是直接暴力双重循环去检查“每一个人是否被挡住”，而是根据规则从后往前扫描，这样能顺带模拟“最后一位”的视角。 我对面试官说了我的大致思路：“我打算从倒数第二个开始往前扫，一边记住当前看到的最高身高，一边统计有多少人比这个高度高——因为他们就能被最后一个人看到。” 对方点了点头，说“试试看怎么实现”。 我在共享编辑器中写了个最小可运行逻辑：用一个变量 maxHeight 来记录当前最高的“阻挡视线的人”，只要一个人比这个 maxHeight

最近终于收到了微软的面试反馈——通过啦！！！🥹这次是远程技术面试（Virtual Onsite），整体体验下来感觉微软的面试不卷但很硬核，一轮系统设计 + 一轮算法，每一题都很锤基础🔥 🔍 揭秘微软面试的“庐山真面目” 微软作为科技巨头，面试流程自然是相当严谨且全面的。通常会包括以下几个阶段： ✉️系统设计题：通知服务 Notification Service

今天继续聊聊最近热门的Snapchat面试！是不是还在为AI面试摸不着头脑？别慌，今天就来给大家扒一扒Snapchat真实二面场景，手把手教你如何应对那些“烧脑”的算法题，让你轻松通过二面，离Offer更进一步！赶紧收藏起来，变身面试达人！ 🌟 二面实录：揭秘Snapchat的硬核算法题 话说，Snapchat的面试流程一向以技术深度著称。这次二面，考官明显想考察候选人对PyTorch框架的深入理解和模型优化能力。题目一上来就直奔主题，就是要你“手撕”一个在PyTorch模型中融合Batch Normalization层（BN）的函数。听起来是不是有点高级？别担心，我们来层层拆解！ 🤯 面试官的“灵魂拷问”：融合BN层？ 面试官抛出的题目是这样的： 面试题原文： 1.