刚结束 Jane Street SDE 的面试流程，说实话，心理压力不小。
如果你是冲着“算法题刷够就能过”的心态来准备这家公司，很容易在中途被打醒。
这是一次 OA + 技术面 + 系统设计 + Behavioral 全方位同时发力 的面试，难点不在某一道题，而在于没有明显短板的空间。
OA：Run Length Encoding，不是算法难，是思维是否干净
OA整体围绕 Run Length Encoding（RLE） 展开，一共三部分，结构非常工整。
前两问：
- 编码
- 解码
难度偏基础，主要是确认你代码是否稳、边界处理是否清楚。
真正的分水岭在第三问：multiply
题意是对两个 RLE 编码后的数组做“乘法合并”。
这里最大的陷阱在于：绝对不能先解码再编码。
很多人都会下意识走这条路，但这样写：
- 时间复杂度直接爆
- 面试官一眼能看出你没理解 RLE 的存在意义
正确思路必须是：
- 双指针在两个 RLE 列表上推进
- 每次只消耗最小的 count
- 在“编码态”完成全部运算
这道题本质不是在考你会不会写代码，而是在考：
你是否具备“尊重数据结构”的工程思维
这点非常 Jane Street。
技术面 / 系统设计：Rate Limiter，被连续追问到最底层假设
系统设计问的是 Rate Limiter，但面试官明显不满足于标准答案。
整个过程是一个不断被拆解、被追问的过程：
- 单机怎么做？
- 固定窗口有什么问题？
- 滑动窗口的状态如何维护？
- 多实例部署后，状态放哪里？
- Redis 怎么保证原子性？
- 高并发下 Lua 脚本是否成为瓶颈？
- 用户量巨大时，如何做分片？
- 热点 Key 怎么处理？
- 重试请求是否会导致重复扣额？幂等性如何保证？
能明显感觉到，这一轮不是在“考知识点”，而是在看你有没有：
- 做过真实系统的直觉
- 能不能在抽象模型下继续往现实世界落地
很多问题没有标准答案，但你思考路径是否自洽非常重要。
Behavioral：冲突问题，其实在筛“能不能一起长期共事”
Behavioral 问的是一个很常见的问题：
描述一次你和队友产生严重分歧的经历
但 Jane Street 在意的点非常明确：
- 你会不会推锅
- 你会不会固执己见
- 你能不能在压力下保持理性沟通
我用的是 STAR，但真正的重点不在结构，而在价值观表达上：
- 用数据而不是情绪说服对方
- 主动理解对方目标
- 在不影响整体结果的前提下做妥协
这一轮本质是在判断：
你是不是那个“能降低团队摩擦成本”的人
一个很强烈的整体感受
面完整个流程，我最大的感受是：
Jane Street 并不追求某一项极致，而是拒绝明显短板。
你可以不是最快写完代码的人，但：
- 你的代码不能粗糙
- 你的系统设计不能停在概念层
- 你的 BQ 不能像背模板
他们在找的是那种：
在复杂系统和复杂人际环境下，都能保持清晰思考的人。
写在最后
Jane Street 这样的顶级公司，每年的招聘窗口极短，失败一次几乎意味着两年内无法再申请。你确定要用自己有限的经验，去挑战如此高压、高难度的面试吗？
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