Reddit 是全球知名的内容社区平台，以其强大的后端架构和大规模数据处理能力闻名。它的技术团队崇尚简洁、工程思维和系统稳定性。很多同学可能会觉得 Reddit 不是典型的大厂，但其实它的技术挑战和面试难度完全不输 FAANG！本篇文章将分享一些 Reddit 高频面试题，以及一些学员广泛推荐的准备策略（ Reddit interview tips ），助你顺利通关！
面试流程简述（SWE 岗位）
OA（可选）：简单算法筛查
VO（2~3轮）：以 Coding + System Design 为主
Onsite/Final（4~5轮）：Coding + System Design + Behavioral
面试真题分享
子版块帖子热度计算
背景描述：
Reddit 上每个 subreddit 都会根据热度排序帖子。现在请你实现一个简化版热度模型，给定每个帖子的 upvotes、downvotes、发布时间，计算其热度值（hot score）并返回 top K 帖子。
要求：
使用如下热度函数（简化版 Hacker News）：
hot_score = (upvotes - downvotes) / (hours_since_posted + 2)^1.5
按照 hot_score 降序排序，返回前 K 名帖子 ID。
模拟用户举报系统
背景描述：
Reddit 允许用户举报违反规则的帖子。你需要实现一个模块，统计某帖子在 24 小时内被多少唯一用户举报，并能随时查询当前举报量是否超过阈值。
输入操作：
report(user_id, post_id, timestamp)：记录举报
is_flagged(post_id, current_time)：判断某帖子是否超过举报阈值（如 10 个举报）
Subreddit 分类推荐系统
背景描述：
Reddit 想根据用户活跃的 subreddit，推荐相似的其他社区。请设计一种简单的数据模型 & 算法，用于实现“你可能感兴趣的 subreddit”。
参考设计要素：
每个 subreddit 可用关键词表示
用户历史访问行为作为输入
返回与其兴趣高度重合的 subreddit 名单
怎样去准备Reddit面试？
Reddit 的工程文化不仅注重算法能力，更强调代码是否能落地、能维护、能对用户产生影响。在面试中，需要我们能结合“Reddit 是一个社区内容平台”去理解题目本质。
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