Meta 面试真题全解析|如何设计一套实时检测 FB/IG/Twitter 热门话题的系统?系统设计面经+实战拆解 – System Design
Meta 近期的系统面试真题来啦,很简短的一句话 Design a system that can detect trending hashtags
TikTok 2025备战秋招 必刷题|完整英文题目 + 简洁「图+DFS」解法,一文搞定 – tiktok OA – tiktok VO – 字节跳动 – 一亩三分地
近期CSOahelp石老师的学生在tiktok的面试中,碰到一题典型的“除法方程”题——LeetCode 399。题目长这样(完整英文原文): Title: Division Question descriptionYou are given an array
重磅资料,CSOahelp客户独享Amazon2025 coding算法真题100例
暑期期间大厂招聘都不太活跃,但是Amazon 亚麻 招聘却非常的活跃,之前我们已经分享过Amazon的OA题库,没看过的同学点击这里 幸运的是Amazon的OA真题并不太难,很多同学靠自己刷题就通过了,于是非常多的同学来咨询我Amazon面试会考什么的。 石老师呕心沥血,努力帮大家整理了2025年亚麻考的coding题目,如果想要BQ 问题或者系统设计 system design 题的可以评论留言或者加我微信反馈,我会根据反馈的人数来决定要不要继续整理。 当然如果有希望meta资料,Microsoft,google真题的同学,也请尽量反馈哦~
G 家面试,一道“餐馆排队”题,差点让我从入门到放弃 Google Interview Data Structure Design -谷歌面试 大厂面经
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
Amazon Offer 疯狂收割中,2025秋招快人一步
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
ChatGPT或者其他AI能帮我通过HackerRank、CodeSignal这种算法笔试吗?
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
1小时榨干脑细胞:我的亚麻SDE“窒息”面试复盘(附真题思路) -Amazon -亚马逊面经 -SDE面经
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。
amazon 一亩三分地 – amazon OA 一亩三分地 上找不到怎么办 – leetcode amazon – csoahelp
Amazon OA 真题持续更新中,之前由于Amazon 给我们发了大量的律师函,所以我们不得不下架了大量的Amazon OA 真题 近期 Amazon OA 2025
亚麻SDE新鲜面经!真题+思路,助你丝滑上岸🚀! -亚马逊SDE -Amazon VO (Virtual Onsite) -华人求职
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
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