上周刚面完 Google 的一轮远程技术面，现在还心有余悸。作为一名在湾区卷了多年的华人码农，本以为对各种算法题型早已刀枪不入，但当面试官在共享文档上悠悠地敲出那道题时，我还是结结实实地捏了一把汗。 它没有考什么高深的动态规划，也不是复杂的图论，而是一个我们生活中再熟悉不过的场景。 面试题的原文如下： Implement a restaurant waitlist data

CSoahelp发大力啦，我们近期疯狂收割Amazon的offer，可以看的出来Amazon是想在秋招高峰期之前先筛一遍人才，各种准备过暑假的宝子们卷起来吧。 了解一下我们的 全套包过套餐 ，快速入职七姐妹 FAANG

先说结论：帮不了你。真的，别抱幻想。 现在很多人刷OA的时候，会想着能不能偷偷用ChatGPT或者别的AI工具来“加速一下”。毕竟它能写代码、能讲解思路、看起来还挺靠谱。刚开始你可能觉得它真的行，比如你随便扔进去一个Leetcode题，它立马啪一下给你输出一份像模像样的解法，代码也有注释，说话还特别自信。你一看，哇，这不比我写得还快还清楚？ 但问题就出在这——它太自信了，哪怕它说错了也一本正经。你以为你捡了个外挂，其实它在一本正经地胡说八道。有些时候它写的代码跑不了，有些时候逻辑压根不对，更糟的是：你可能完全看不出问题在哪。你只看到它给了个答案，你复制上去一跑，几个case过了，你就放心了。但真上战场，不光是样子货，它的错误还会让你全盘皆输。 更别提，AI每次改答案的时候，根本不是在“修改”，而是从头来一遍。比如你说“这个解法错了，你能改一下吗？”它会说“当然”，然后给你一个风格完全不同的版本。你根本不知道它是在“改”，还是直接重新胡写了一份。这种不稳定性，在真正的OA考试里是致命的。考场上你时间紧、压力大，不可能有时间一行一行去验证它是不是靠谱。 另外，别忘了，现在的考试平台都在防作弊。你切个屏，复制粘贴一下，系统直接记下来。有的平台甚至限制你用浏览器插件或者对剪贴板都有限制。你以为你在偷偷借助AI，其实已经被标记风险了。 说到底，AI不是你考试时的救星，它充其量是个“练习工具”。你平时想搞懂算法原理、想练习某一类题型，用它来陪你演练一下倒还行。但如果你把希望寄托在它能带你“躺过”OA，那你真的会被坑得很惨。 所以，不要自欺欺人了。AI现在这个水平，还不够稳，不够懂题意，答题方式也不系统。想通过OA，还得你自己把基本功练扎实。用AI是为了帮助你提升，不是让它替你考试。它撑不起这个锅。 的宝子不妨了解一下我们的OA代写服务，csoahelp专注OA代写，人工专家目前在做算法题这块还是远超市面上的所有AI的。 有任何求职问题欢迎大家加我（石老师）联系方式

能收到Two Sigma的面试邀请，心情大概就像坐过山车，一半是顶尖量化基金光环带来的兴奋，另一半是它家面试难度都市传说带来的巨大压力。当约好时间的远程面试开始，我和面试官在屏幕两端，气氛友好但暗藏锋芒，我知道真正的挑战要来了。 简单寒暄后，面试官没有多余铺垫，直接在共享代码编辑器里贴出了今天的题目。看到题目的那一刻，我感觉空气都凝固了，这并非一道在题库里能轻易刷到的原题。 LA12 - Map Equivalence Description Geographical maps

上周刚结束了和TikTok的一轮远程技术面，心跳现在才算勉强平复。和传说中的一样，字节系的面试节奏很快，不拖泥带水，问题看起来家常，但每个提问都像是在探你的底。现在趁着记忆还热，把那道让我差点翻车的算法题和当时的心路历程分享出来，希望能帮正在刷题的你绕开一些坑。 面试官是个看起来很干练的工程师，寒暄两句就直接在共享编辑器里贴出了题目，氛围瞬间就有了强度。 Given an array of positive integers nums and

你知道面试时最爽的瞬间是什么吗？不是秒杀难题，而是在面试官面前，将你脑中一闪而过的优化思路清晰地讲出来，并看到对方点头认可的那一刻。上周面DoorDash，我就经历了这么一次心跳加速的体验。一道看似烂熟于心的Top K问题，从“我会做”到“我能做得更好”，中间可能就隔着一张Offer和一封感谢信的距离。 面试官是一位很友善的华人大哥，寒暄几句后就直接进入正题，在共享编辑器里贴出了题目。 Given a non-empty array of integers, return

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