刚刚结束 Google SWE VO 两轮面试，非常开心顺利通过！这次整体体验很棒，两位面试官都比较友好，流程高效。特意整理成面经分享给大家，希望对正在准备 Google 或类似大厂面试的同学有所帮助。
第一轮
面试官是一位印度工程师，自我介绍后氛围很和谐，没有什么压力。开场简单聊了聊背景，然后直接进入技术考察，重点围绕资源分配算法展开，考察了核心知识点：如何处理区间重叠的资源管理、将业务问题转化为算法问题、算法基础、边界处理能力以及代码实现质量。
Coding 题：租车运力规划
题目描述：给定去年所有的租车订单（每个订单包含取车时间和还车时间），求满足所有需求的最少车辆数，并给出一种车辆分配示例。
解题思路：
- 本质上是经典的最大重叠区间问题：最少需要的车辆数等于任意时刻同时被租用的最大订单数。
- 具体实现：
- 为每个订单生成两个事件：取车时间（+1）、还车时间（-1）。
- 将所有事件按时间排序，同时间点还车事件优先处理（确保车辆可以复用）。
- 扫描事件线，实时维护当前使用中的车辆数，记录峰值即为最少车辆数。
- 车辆分配方案：维护一个可用车辆池，取车时从池中分配一辆，还车时回收进池。
- 边界处理：当还车时间 ≤ 下一订单取车时间时，车辆可以立即复用。
- 时间复杂度：O(n log n)（主要来自排序），空间复杂度：O(n)。
Follow-up：判断两个租车时间段是否重叠（经典区间重叠判断，注意边界条件）。
整轮面试全程顺利，面试官对我的思路和代码质量都比较认可，边界 case 也处理得不错。难度适中，属于 Google 比较经典的区间/贪心类型题。
第二轮
这次面试官是一位讲话非常流畅的美国本土工程师，沟通体验很好，感觉像在和同事讨论技术问题。简单自我介绍后，先做了Behavioral Questions，然后进入 Coding。
BQ 部分：
- 举一个你说服团队采用你的技术方案的例子（Example of convincing team on technical solution）。
- 描述一次你识别并解决技术风险的案例（Case of identifying and resolving technical risk）。
我结合之前的项目经历，准备了 STAR 结构的答案，面试官听得很认真，还追问了几个细节，整体交流顺畅。
Coding 部分（两道题，连着做）：
Coding 1：求整数数组中乘积最大的连续子数组（Maximum Product Subarray，类似 LeetCode 152）
思路：
- 因为存在负数，乘积最大值可能来自正数段或两个负数相乘的结果。
- 维护两个变量：当前最大乘积（curMax）和当前最小乘积（curMin）。
- 遍历数组时，对每个位置比较三个值：
- 当前数本身
- 当前最大乘积 × 当前数
- 当前最小乘积 × 当前数
- 用这三个值更新新的 curMax 和 curMin，同时全局跟踪最大值。
- 巧妙处理负数翻转的情况，代码简洁高效。
Coding 2：将给定的二叉搜索树（BST）原地转换为一个已排序的循环双向链表（Convert BST to Sorted Circular Doubly Linked List，类似 LeetCode 426）
解题思路：
- 利用 BST 的中序遍历特性：中序遍历结果天然是升序序列。
- 在中序遍历过程中，维护一个指向当前链表尾节点的指针。
- 每访问一个新节点，就将其与前一个节点建立双向连接（prev.right = curr, curr.left = prev）。
- 遍历结束后，将链表首尾节点相连，形成循环（head.left = tail, tail.right = head）。
- 完全原地转换，不需要额外空间。
Follow-up：
- 在遍历过程中增加变量来跟踪节点位置，同时保持核心逻辑不变。
- 如果不能修改原树指针，如何实现转换？
- 如果需要转换为降序的循环双向链表，应该用哪种遍历方式？（答案：反向中序遍历，即右-根-左）
两道 Coding 都比较经典，我提前准备过类似题目，所以写得比较顺畅。面试官对思路清晰度和代码实现都表示满意。
一些上岸经验
这次 Google VO 能这么顺利通过，真的离不开 programhelp 的全程助攻。每当我思路稍微卡顿或需要快速确认 follow-up 方向时，他们的会实时给我提示和思路，思路一下子就顺了，感觉特别自然。如果你也正在冲 Google、Meta 这些大厂的 VO，真的可以试试 programhelp 的 面试辅助 。北美真实专家人工在线帮你，实时给思路、提醒边界、帮你理清表达，比 AI 靠谱多了！
有需要的同学可以去看看，祝大家也都能顺利上岸～
