最近 26NG 面了 Meta MLE，整个流程和题目难度让我震惊了。光刷 LeetCode 根本撑不住，这次经历让我深刻体会到，想过 Meta，光有刷题量没用，方法和思路比数量重要得多。下面我把整个面试流程、高频题型以及一些实战经验整理出来，希望能帮大家少踩坑，多拿分。
Meta MLE 面试整体流程
Meta MLE 面试主要分为三大环节：
Online Assessment (OA)
OA 包含多道算法和编程题，重点考察基础算法、数据结构和问题分析能力。
很多人会觉得 OA 很简单，但实际上考察点分散且容易在边界条件上出错。
Behavioral + Coding Interview
Behavioral (BQ)：面试官会考察你的项目经验、决策思路以及对 Meta Leadership Principles 的理解。
Coding 面试：算法题难度明显高于 OA，面试官会重点看思路、边界条件以及复杂度优化。
System Design 轮
主要针对机器学习相关系统的设计能力，尤其是数据流、模型部署、可扩展性等方向。
面试官往往会深挖 trade-off 和优化策略，不只是考察“写出代码”。
高频题型 & 考察重点
经过我整理，Meta MLE 高频主要集中在三大块：
Graph Algorithms
- 核心：DFS / BFS 遍历
- 常见题型：
- 计算图的最短路径
- 判断是否为二分图
- 统计岛屿数量
- Tips：
- 刷题时不仅要写出正确解法，更要考虑时间复杂度和边界条件。
- 实战经验告诉我，有些图题会加入隐式限制，需要你主动发现优化空间。
Dynamic Programming (DP)
- DP 占比很高，不仅要写出基础解法，还要会优化。
- 典型题目：
- 最大子数组和
- 最小路径和
- 零钱兑换
- Tips：
- 面试官会追问如何从 O(n^2) 优化到 O(n)，空间复杂度优化也会被重点考察。
- 建议提前准备状态压缩、滚动数组等技巧。
树与数据结构设计
- 重点：LRU Cache
- 核心考察点：
- Hash Table + Doubly Linked List 实现
- 插入、删除、访问的时间复杂度
- Tips：
- 实现要熟练到可以在白板上写出完整版本
- 面试中可能会变形，例如要求支持线程安全或者批量操作
实战经验分享
- 刷题量不是万能的
- 光刷 LeetCode 很难覆盖边界情况，理解每类算法的核心思路比题海刷题更重要。
- 先理解再动手
- 面试时不要急于编码，先画图、理思路，尤其是图和 DP 题，画出状态转移或者遍历顺序，能大大降低出错概率。
- 边界条件要自己想
- Meta 喜欢加一些“隐式陷阱”，比如空输入、重复节点、负数权重等。
- 模拟实战环境练习
- 我在备考时用远程协作的方式练习，有人帮你实时提醒边界和优化思路，效率比自己盲刷高很多。
总结
Meta MLE 面试真的不是简单的刷题比赛，而是思路清晰、边界完整、优化到位的综合考察。刷题只是基础，更重要的是理解算法、设计数据结构、熟悉系统设计。
如果你想在 Meta 面试中少走弯路，提前整理高频题型、画图模拟、掌握优化技巧，再加上一些实战演练，成功率会高很多。
高效备考 Meta MLE 的秘密武器
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