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！
Reddit 面试流程：不再是简单的刷题
与 Google 或 Meta 不同，Reddit 的面试官非常反感“做题家”。他们更看重你是否能写出 Production-Ready（生产级）的代码。
1. OA (Online Assessment) & Phone Screen
- 平台： 通常使用 CoderPad 或 Karat。
- 特点： 题目难度 Medium，但要求代码风格完美。必须能够通过所有的 Test Cases，并且变量命名要符合工程规范。
- 避坑： 不要只追求最优解而写出难以阅读的代码。Reddit 工程师非常看重 Readability。
2. Virtual Onsite (VO)
通常包含 4-5 轮，每轮 45-60 分钟：
Culture / Behavioral (1轮): 考察你是否符合 “Remember the Human” 的价值观。
Practical Coding (2轮): 往往是基于真实业务场景（如 Feed 流处理、文本解析）。
System Design (1-2轮): 重点考察高并发下的数据一致性与缓存策略。
面试真题分享
我们在辅导学员时发现，以下两类题目在近期的 Reddit Data Engineer 和 SWE 面试中出现率极高。
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
为什么普通的“刷题”无法通过 Reddit 面试？
Reddit 的工程文化非常独特。我们曾遇到一位拥有 3 年经验的 Data Analyst 学员，技术基础尚可，但面对这种“非标准”面试时非常焦虑，担心现场反应不过来。
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