班加罗尔全职软件工程师的 Atlassian 面试经验（校内）

Atlassian 参观了我们的校园，招聘全职软件工程师。面试过程分为4轮（包括最初的基于计算机的筛选轮）。所有的面试轮次都是虚拟进行的。

第1轮

这是由 3 个中等难度级别的问题组成的在线编码回合。

测试模式：

问题 1（与快速排序相关的简单中等问题）：50 分，

问题 2：（难关问题）75 分。

问题 3：类似于加权作业调度（Greedy + DP）{https://www.geeksforgeeks.org/weighted-job-scheduling/}：100 分。

我完成了 P1 & P3 完整和 p2 部分，被选中参加进一步的面试。

第二轮

这是一个简历筛选+ DSA轮。最初，他们做了一个简短的介绍，后来他们从我简历中列出的项目开始。他们首先让我解释了项目，问了一些关于它的实现和它在现实世界中的实际用例（在哪里可以使用）的问题。后来他们切换到 DSA 部分，共 2 个简单中等难度的问题水平被问。我只记得 1 个问题类似于最小平台问题（https://practice.geeksforgeeks.org/problems/minimum-platforms-1587115620/1）。

之后，他们问我最喜欢的科目。我说的是操作系统。然后，他们询问了操作系统中的一些概念，包括 CPU 调度及其算法，如 Round robin、SJF 等，后来询问了哪种调度算法用于设计实际系统。

{这一轮持续了 45-50 分钟}

第三轮

是 System design round 。不过，也是先简单介绍一下，然后问项目。因为我的项目与测试分类有关。在这种情况下，他们要求我设计一个低级建议系统（使用任何首选语言）。

建议系统：给定一本数百万字的词典。此外，当我们输入一些内容时，需要在谷歌搜索中提出建议的单词列表，我们可以从中选择它的建议。例如：

输入：字典：[CAT , CATS , CATALOGE , METTLE ,METAL , FITTING]

单词列表：[CAT , DOG , MET , FIT]

对于输入列表中的每个单词，需要提出并返回建议。

输出：[[CAT , CATS , CATALOGE] , [] , [METTLE , MET] , [FITTING] ]

首先，我给出了一种蛮力方法，即检查字典中的每个单词是否列表中的单词是该单词的前缀。这种方法是 O(N * W) 时间，其中 W 是单词的长度。后来，我提出了一种基于 trie 的方法，我们可以将字典中的所有单词插入到 trie 作为预处理步骤，对于建议，我们可以在 trie 上查询以查找具有该前缀的所有单词。由于 trie 是节省空间的，所以他们后来要求优化时间复杂度，如果有数十亿个 O(W) 查询，其中 W 是建议列表中的总字符。为此，我建议使用 hashmap 来存储之前获得的结果，这样保存后可以用于以后的查询。

本轮持续50-55分钟

第 4 轮（毕业生价值观和管理面试轮）

这是与总监和工程经理进行的基于人力资源和价值的回合。没有问任何技术问题。但是，很多简历讨论和 Atlassian 价值观问题被问到了。

本轮持续60-65分钟

我对 Atlassian 的面试经历到此结束。希望本文有助于了解 Atlassian 的面试流程。

特别感谢 GeeksforGeeks！

一切顺利，尽力而为！！