最近我们的一位学员在 ProgramHelp 远程无痕语音提醒的助攻下顺利通过了 Uber VO 的四轮面试！全程一遍过！Uber 的面试更注重考察系统设计能力和业务逻辑，所以想要投递的同学要注意把个人的技能和Uber 的业务需求结合起来，体现“车主”文化。
第一轮 BQ
- Share one experience when you receive push request from managers
- Tell me about a difficult project you’ve worked on. How you got this project, how you collaborated with internal/external stakeholders, how was the process?
思路：Uber 的 BQ 会详细问实习经历或者项目经历，回答条例清晰，有理有据就可以，BQ 部分重在考察逻辑思维能力和表达能力，提前准备应该就没什么问题。
第二轮 Coding
给定一个二叉搜索树（BST）和一个正整数k，找到二叉搜索树中的第k个大元素。要求理解并实现这一算法。
思路: 先从根节点（10）开始，移动到右子节点（20）。然后继续向右移动到节点（40）。由于节点 (40) 没有子节点，因此将计数器增加到 1。再移回节点 (20) 并将计数器增加到 2。最后移动到节点 (20) 的左子节点，即节点 (15)，并将计数器增加到 3，找到第三大元素 (15)。
算法复杂度分析
时间复杂度：在最坏的情况下，时间复杂度为 O(n)，因为我们可能需要遍历所有节点。
空间复杂度：空间复杂度为 O(h)，其中 h 是树的高度。这是因为递归调用堆栈的深度与树的高度成正比。
Follow up
面试官询问如何处理多个 k 值的问题。将k值存储在一个数据库中，并查找到 max_k 。在进行逆向中序遍历时，用一个节点记录已访问的节点数。当节点值在 k 值存储中时，将节点对应值存储在结果字典中。返回最终结果字典，其中包含所有 k 值对应的节点值。
第三轮 Coding
给定若干个地点，以及地点之间的航班。求最长的路径。
思路：考虑两个问题，第1个是怎么确定起点，第2个是确定起点之后怎么去求最长的路径。类似于欧拉路径的求法，这里起点我们需要找那些出度等于入度加一的点，如果找不到，那可能的起点等于全部地点。找到可能的起点之后，遍历每一个起点，求最长的路径这里采用 DFS 加上记忆化来实现。
在编写代码的时候，同学先按照自己的想法写了一半，然后结果是错误的，后来在我们的提示下逐渐一步步改正了思路。面试官也比较耐心有在引导。最终也是正确实现了算法并且运行验证输出。
第四轮 System Design
设计一个类似 Uber 的 ride-sharing platform，支持全球范围的乘客和司机匹配
思路：构建一个低延迟、高可用的分布式系统。首先，系统需要解决的核心难点是位置服务，可以使用GeoHash 或者 Quadtree 来快速存储和查询附近司机。然后，系统架构采用微服务设计，把用户、位置、匹配、行程、支付等服务解耦，通过API网关统一调度，并利用消息队列实现服务间的异步通信，保证系统的高扩展性和容错能力。最后进行全球部署和数据分片，例如按城市或区域对数据库和缓存进行分片，并通过多区域数据中心部署降低延迟，同时利用动态定价算法来实时调节供需平衡。
Uber VO 备考建议
- Uber VO 面试更注重规范，算法要求 clean code 和复杂度分析，建议重点准备位置服务、实时数据流等一些高频系统设计题目,清楚地 articulate 不同方案的 pros and cons 。
- 要深入研究 target company ,了解公司 specific 的 business model 和 technical challenges ,也要了解ride-sharing 相关的 regulations，compliance requirements 和 business metrics。
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