在眾多程序員心中，Google 一直是夢想的終極站。它不僅擁有世界領先的工程體係與技術標準，更以極高的招聘門檻聞名。很多同學在準備 Google 軟件工程師（Software Engineer）崗位時，常常感到迷茫：到底面試流程有哪些？題型有什麼規律？需要重點準備什麼？本篇博客將為你係統梳理 Google 的面試流程、題型分佈，以及經典高頻真題案例，帶你站在巨人的肩膀上科學備戰，衝擊 Google dream offer！
Google的SDE工作要求和在线评估测试 (OA)：
- 職位要求： Google 初級軟件工程師職位要求至少一年的相關經驗。
- OA 時間： 應聘者收到長達 30 分鐘的在線評估測試 (OA)，截止時間為 6 月 1 日凌晨 5:45（太平洋時間）。
- OA 內容： 全是性格測試。建議應聘者以真誠、積極的態度回答，避免浪費寶貴機會。
面試題：尋找 K 個最接近的元素
Given a sorted array arr = [1,2,3,10,11,12], find k=3 closest elements around target m = ?
題目描述： 給定一個排序數組 arr = [1, 2, 3, 10, 11, 12] 和一個目標值 m，找到距離 m 最近的 k=3 個元素。
Clarification: 面試官提出問題：如果數組是 [1, 2, 4, 5]，目標值是 m = 3，需要選擇 2 和 4，剩下一個元素應該選擇 1 還是 5？
候選人： 任選一個即可。
Candidate 和 Interviewer 的確認：
- 結果數組大小為
3。 - 无需额外排序。
- 使用 二分搜索 和 雙指針法 解決問題。
代碼結構與解決方法：
算法思路：
- 二分搜索： 找到目标值附近的最接近元素。
- 初始化
left和right指针。 - 利用
mid = left + (right - left) // 2判断移动方向。 - 记录最接近目标值的元素索引。
- 初始化
- 双指针法：
- 从最近元素索引出发，向两侧扩展。
- 比较
left和right指针的值，选择更接近目标值的元素。 - 更新指针并将元素加入结果集。
- 复杂度分析：
- 二分搜索复杂度：O(log n)。
- 双指针扩展复杂度：O(k)。
- 总复杂度：O(log n + k)。
def find_closest_elements(arr, k, m):
# 二分搜索找到最接近的元素
left, right = 0, len(arr) - 1
while left < right:
mid = left + (right - left) // 2
if arr[mid] = 0 and (right >= len(arr) or abs(arr[left] - m) <= abs(arr[right] - m)):
result.append(arr[left])
left -= 1
else:
result.append(arr[right])
right += 1
return sorted(result)面试总结和建议：
- 關鍵點：
- 展示对二分搜索和双指针法的熟练掌握。
- 代码结构清晰，注释清楚，帮助考官理解。
- 确保边界情况处理正确（如指针越界）。
- 面试后的交流：
- 展示对岗位的兴趣，询问将来负责的项目内容。
參考資料
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