在 Two Sigma 的技术面里，有一个很容易被低估的点：虽然每轮面试给的时间挺充足，但题目一点都不简单。根据 ProgramHelp 辅导过的学员反馈，Two Sigma 的技术轮一般一小时左右，大多数情况下只考一道题，偶尔会有 follow-up 或延伸题，每道题都有自动化测试，包括功能和性能两部分，而且目标非常明确——所有测试必须过。这就意味着，面试不是在考你会不会写代码，而是在考你能不能写出既能跑得开、性能可靠，又逻辑清晰、抽象合理的解法。
下面我就分享两道真实出现过的 Two Sigma 面试题，以及它们背后真正考察的思路和点。
Two Sigma 技术面概览
Two Sigma 的技术面一般每轮一小时左右，大多数情况下只考一道题，偶尔会有 follow-up 或延伸题。每道题都配有 自动化测试，包括功能测试和性能测试，目标非常明确：所有测试必须通过。这就意味着，面试并不是单纯在考你会不会写代码，而是在考察你能否写出规模可控、性能可靠、抽象清晰的解法。题目难度往往偏高，题面描述也比较长，有些题目甚至带图。候选人需要先充分理解题意，再开始编码，否则容易踩坑。下面我分享两道真实出现过的 Two Sigma 面试题，以及它们背后真正考察的点。
Round 1：多传感器数据流合并
这一题是关于多传感器数据流的合并。系统里有 N 个传感器，每个传感器会产生一条按时间排序的数据流，每个数据点是 (timestamp, data)，不过这里有个特别的地方：data 是 delta 编码的，也就是说第一个值是绝对值，后面的值都是相对前一个值的增量。题目要求实现一个 Merger，先接收每个传感器的一批数据，然后通过反复调用 get_next_element，返回一个全局按 timestamp 排序的合并流，而且输出也必须保持 delta 编码。这道题乍一看很像 merge k sorted lists，但真正的难点在于 delta 的处理和流式合并的状态维护。很多同学在做的时候容易把 delta 编码处理散落到各个地方，或者在合并逻辑里不断重复计算，最终既影响性能，又容易出错。Two Sigma 想考的其实是你能不能把状态抽象清楚，把每个传感器的流正确解码、排序、再重新 delta 编码，同时保证整个实现可以在自动化测试下高效运行。
Round 2：最优货币兑换路径
第二题是货币兑换优化题。题目给了一组 currency，以及一个非对称的汇率矩阵 rate[i][j]，表示从 i 换到 j 的兑换比例。给定 source currency 和 destination currency，要算出最优兑换路径，但限制条件是每种 currency 最多只能使用一次。很多人的第一反应是用 DFS，把所有不重复节点的路径枚举一遍，在过程中维护一个乘积最大值。逻辑上这种思路没问题，但在 Two Sigma 的自动化测试下肯定会超时。真正的问题不在 DFS，而在状态重复：从同一个 currency 出发、在使用了同一批 currency 后，后续能得到的最优结果其实是固定的，而普通 DFS 会在不同路径下重复算这些子问题。换句话说，这题考的不是 DFS 能不能用，而是你能不能发现“状态重复可以缓存”，然后用 memoization 或 DP 来减少重复计算，让整个搜索既正确又高效。
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从这两道题可以看出，Two Sigma 的技术面重点不是考你会不会写代码，而是考你能否在 规模可控、性能可靠、抽象清晰的前提下完成题目。很多候选人逻辑没问题，但因为状态重复或性能问题导致自动化测试失败。
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