SDE 2 的 Ola 面试体验

前言

今天，我给大家分享一下我的 SDE 2 面试经历，也是我参加过的最具有挑战性的面试之一。面试是由 Ola 的招聘团队进行的。在这篇文章中，我将分享我在面试中遇到的挑战，以及我是如何应对这些挑战的。

面试流程

我的面试分为四个环节：

1. 技术面试
2. 技术实现面试
3. 编码面试
4. 行为面试

技术面试

在技术面试中，招聘团队先问了我一些基础的数据结构和算法问题，包括数组和链表，排序算法，二分搜索等等。他们追问了每一个问题的复杂度和最优解，并考查了我的代码思路和写法。

然后，他们问了我一些我在我的简历中提到的项目和技术。他们问我实现这些项目和使用这些技术时遇到的挑战以及我是如何解决这些挑战的。他们特别关注我的贡献和与团队合作的能力。

技术实现面试

在技术实现面试中，面试官给了我一道算法题。他们要求我使用 C++ 或 Java 实现一个函数，该函数输入一个字符串，然后返回该字符串中出现次数最多的单词。如果有多个单词具有相同的出现次数，则返回第一个单词。

以下是我的解决方案：

#include <iostream>
#include <unordered_map>
using namespace std;
string find_most_frequent_word(const string& s) {
    unordered_map<string, int> word_freq;
    string word;
    int max_freq = 0;
    for (size_t i = 0; i < s.size(); i++) {
        if (isalpha(s[i])) {
            word += tolower(s[i]);
        } else if (!word.empty()) {
            if (++word_freq[word] > max_freq) {
                max_freq = word_freq[word];
            }
            word.clear();
        }
    }
    if (!word.empty()) {
        if (++word_freq[word] > max_freq) {
            max_freq = word_freq[word];
        }
    }
    string most_frequent_word;
    for (auto& p: word_freq) {
        if (p.second == max_freq) {
            most_frequent_word = p.first;
            break;
        }
    }
    return most_frequent_word;
}

此题考察了我的语言基础和算法能力，以及我的代码实现和调试能力。

编码面试

在编码环节中，面试官要求我写一个网络爬虫，从一个网站上爬取数据并存储在数据库中。他们评估了我的可读性、可维护性和规范性，并看了我的解决方案的效率和扩展性。

以下是我的实现方案：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo

MONGO_URL = 'mongodb://localhost:27017/'
MONGO_DB = 'crawler'
MONGO_COLLECTION = 'data'


def crawl(url):
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    data = {
        'title': soup.find('title').text,
        'content': soup.find('div', {'class': 'content'}).text,
    }
    return data


def save_to_mongo(data):
    client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL)
    db = client[MONGO_DB]
    collection = db[MONGO_COLLECTION]
    collection.insert_one(data)
    client.close()


if __name__ == '__main__':
    url = 'https://example.com'
    data = crawl(url)
    save_to_mongo(data)

这次编码环节考察了我的语言能力和设计思路。作为一个 Python 开发人员，我使用了 Requests 和 BeautifulSoup 库，这些库可以让我更快地编写网络爬虫和解析 HTML 页面。

行为面试

在行为面试中，招聘团队询问了我在团队中的角色和组织能力，以及我的决策制定和沟通能力。他们还问了我在工作中遇到的挑战，并考察了我的反馈和解决问题的能力。

总结

这次 SDE 2 面试是一个非常有挑战性的过程，但同时也是一个学习和成长的过程。我从面试中学习到很多东西，包括 C++ 和 Java 的区别，Python 的网络编程，数据结构和算法，以及团队合作和交流的重要性。我希望我的经验可以对其他的工程师有所帮助，并鼓励他们在面对类似的挑战时保持信心和好奇心。