在众多程序员心中，Google 一直是梦想的终极站。它不仅拥有世界领先的工程体系与技术标准，更以极高的招聘门槛闻名。很多同学在准备 Google 软件工程师（Software Engineer）岗位时，常常感到迷茫：到底面试流程有哪些？题型有什么规律？需要重点准备什么？本篇博客将为你系统梳理 Google 的面试流程、题型分布，以及经典高频真题案例，带你站在巨人的肩膀上科学备战，冲击 Google dream offer！
Google的SDE工作要求和在线评估测试 (OA)：
- 职位要求： Google 初级软件工程师职位要求至少一年的相关经验。
- OA 时间： 应聘者收到长达 30 分钟的在线评估测试 (OA)，截止时间为 6 月 1 日凌晨 5:45（太平洋时间）。
- OA 内容： 全是性格测试。建议应聘者以真诚、积极的态度回答，避免浪费宝贵机会。
面试题：寻找 K 个最接近的元素
Given a sorted array arr = [1,2,3,10,11,12], find k=3 closest elements around target m = ?
题目描述： 给定一个排序数组 arr = [1, 2, 3, 10, 11, 12] 和一个目标值 m，找到距离 m 最近的 k=3 个元素。
Clarification: 面试官提出问题：如果数组是 [1, 2, 4, 5]，目标值是 m = 3，需要选择 2 和 4，剩下一个元素应该选择 1 还是 5？
候选人： 任选一个即可。
Candidate 和 Interviewer 的确认：
- 结果数组大小为
3。 - 无需额外排序。
- 使用 二分搜索 和 双指针法 解决问题。
代码结构与解决方法：
算法思路：
- 二分搜索： 找到目标值附近的最接近元素。
- 初始化
left和right指针。 - 利用
mid = left + (right - left) // 2判断移动方向。 - 记录最接近目标值的元素索引。
- 初始化
- 双指针法：
- 从最近元素索引出发，向两侧扩展。
- 比较
left和right指针的值，选择更接近目标值的元素。 - 更新指针并将元素加入结果集。
- 复杂度分析：
- 二分搜索复杂度：O(log n)。
- 双指针扩展复杂度：O(k)。
- 总复杂度：O(log n + k)。
def find_closest_elements(arr, k, m):
# 二分搜索找到最接近的元素
left, right = 0, len(arr) - 1
while left < right:
mid = left + (right - left) // 2
if arr[mid] < m:
left = mid + 1
else:
right = mid
# 双指针扩展
closest = left
left, right = closest - 1, closest
result = []
for _ in range(k):
if left >= 0 and (right >= len(arr) or abs(arr[left] - m) <= abs(arr[right] - m)):
result.append(arr[left])
left -= 1
else:
result.append(arr[right])
right += 1
return sorted(result)面试总结和建议：
- 关键点：
- 展示对二分搜索和双指针法的熟练掌握。
- 代码结构清晰，注释清楚，帮助考官理解。
- 确保边界情况处理正确（如指针越界）。
- 面试后的交流：
- 展示对岗位的兴趣，询问将来负责的项目内容。
Reference
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正文完
