在这次 Two Sigma 技术面试中，面试官给出了一道压缩算法的题目。题目英文原文如下： 候选人一开始有些犹豫，不太确定从哪里切入。这个时候，CSOahelp 在后台实时推送了一份澄清问题的脚本，他顺着就问了出来：如果输入为空字符串应该怎么办？如果字符串里只有一种字符，是不是也要生成一棵树？不同的编码方案是否只要能解码回原文就算正确？这些问题一下子就把面试的氛围拉正了，因为面试官能立刻感受到候选人思维的严谨和对边界情况的敏感。 随后我们实时输出了一套可直接复述的解题路径：频率统计 → 最小堆建树 →

This Meta interview round featured two challenging problems. One tested

在这次 Meta 的技术面试中，候选人被要求解决一个经典的路径搜索问题。题目如下： ：二叉树转循环双向链表 Problem:Given a binary tree, convert it

In this Uber interview, the candidate was asked to design

这次 Uber 的技术面试题背景很有意思。设想一家不断获取新客户的公司，每个客户都会带来一定营收，还能推荐更多客户。推荐链条会持续扩展，公司的总营收也在不断累积。题目的要求，是实现一个算法来管理客户的营收关系，并且支持一个特殊查询：找到总营收达到阈值的客户中，营收最少的 k 个。 题目原文如下： 在面试过程中，候选人一开始有些紧张，但 CSOahelp 在后台实时输出了一份澄清要点清单，候选人直接跟着复述：总营收是否包含推荐链条？收入能不能为负？如果没有足够的客户满足条件要怎么处理？这样一来，面试官马上感觉到候选人考虑问题的完整性和专业度。 进入建模环节，CSOahelp

In this OpenAI technical interview, the candidate was asked to

在这次 OpenAI 的技术面试中，候选人被要求实现一个简化版的内存分配器（malloc/free）。这是一个经典问题，考察候选人对数据结构建模、边界情况处理和复杂度分析的理解。下面是题目原文： 📜 Problem Statement (原文) 🎯 面试考察点 OpenAI

In this Amazon continuous interview session, the candidate faced three

在这场 Amazon 的连续面试中，候选人遇到三道非常典型的题目：实时事件流处理系统、文件搜索库、依赖解析器。不同于单纯的提示，CSOahelp 的作用是输出完整题解和注释，候选人只需自然复述，就能把答案讲得逻辑完整、条理清晰。 题一：Real-time Event Processing System 📜 Problem