9 月底剛結束了 LinkedIn SDE Virtual Onsite，整體體驗下來比我預想的要流暢一些。 主要原因是我提前做過 mock，把節奏和答題邏輯練過一遍，面試時就不會顯得慌亂。 第一輪算是比較典型的一輪 coding + 專案深挖的組合，下面就來詳細說一下。
开场 & 自我介绍
面試官是一位白人男性，態度比較友好。 開場先讓我做一個自我介紹，我按照常規順序來：
- 學校 & 專業
- 研究方向
- 實習/項目經歷
在這裡建議大家不要只背一段套話，而是挑重點展開。 比如我在說專案經歷的時候，不僅僅說“我做了一個機器學習專案”，而是具體點出專案的應用場景，以及自己主要的工作。 這樣可以讓面試官更快找到想追問的點。
果然，面試官隨即針對我的專案做了深入提問：
- 專案主要內容是什麼？
- 用了哪些具體技術？
- 遇到的最大挑戰是什麼？ 你是怎麼解決的？
- 從專案中學到的東西是什麼？
這部分持續大概 10 分鐘。 整體感覺不是刁難，而是想看你對專案是否真的理解，以及能不能清楚表達思路。
Coding 第一題：儲物櫃開關狀態
第一道題是經典題，Leetcode 上也有類似：
Problem 1: N lockers toggle problem
There are N lockers, all closed initially. On the first pass, you toggle every locker. On the second pass, you toggle every 2nd locker. On the third pass,every 3rd locker, and so on, until the Nth pass where you only toggle the last locker. Which lockers are open in the end?
關鍵點在於思路的轉化。 每個儲物櫃會被 toggled 的次數取決於它的因數個數。 如果一個數位有偶數個因數，那麼最後會關上; 如果有奇數個因數，就會保持打開。 只有完全平方數才有奇數個因數，所以最後打開的儲物櫃就是所有平方數的位置。
思路清楚之後，寫代碼就比較直接了。 實現的時候我寫了一個函數來判斷哪些數位是 perfect square，然後返回結果。
時間複雜度上，最後代碼可以做到 O(sqrt(N))，因為只需要遍歷平方數就行。 面試官問了複雜度的推導，我簡單解釋了一下。
Coding 第二題：Nested Integer Weighted Sum
第二道題同樣是 Leetcode 常見題：
Problem 2: Nested List Weighted Sum
Given a nested list of integers, return the sum of all integers in the list weighted by their depth. Each element is either an integer or a list whose elementsmay also be integers or other lists.
標準解法就是遞歸。 定義一個函數，傳入當前 list 和 depth：
- 如果遇到 integer，就把
val * depth累加； - 如果遇到 list，就遞歸調用，depth + 1。
我很快寫出了遞歸版本，面試官確認無誤后，追問了一個 follow-up：如何優化時間複雜度。
這裡就需要用 BFS 的方式來做，層序遍歷，把每一層的整數先加到結果里，再往下一層傳遞。 這樣能避免重複計算深度，代碼邏輯也更清晰。
這一題的難點其實不在 recursion，而是在思考 follow-up 的時候，你能不能迅速切換思路。 很多人只會寫 DFS，沒想到 BFS 也可以解決。 面試官主要就是看你的 problem solving 能力。
反問環節
最後進入反問。 我問了崗位相關的要求，面試官分享了一些 LinkedIn 內部的情況：
- 應用工程師需要熟練掌握 AI 工具，提高日常開發效率;
- 更加註重 設計能力和影響力，而不僅僅是寫多少行代碼;
- 和 PM 的溝通非常重要，很多設計決策要跟產品保持一致。
整體氛圍比較輕鬆，面試官回答問題的時候也很認真，感覺這家公司還是挺注重工程師成長的。
面試總結
这一轮整体体验还不错，题目难度都在 Leetcode Medium 水平：
- 第一題考察數論思維的轉化;
- 第二題考察遞歸 + follow-up 思路。
真正的挑戰是 思維的完整性：你不僅要寫出代碼，還要能解釋複雜度、考慮優化方案。 項目環節也不是隨便聊聊，而是會深入問細節。
提前 mock 的確很重要，它能幫你熟悉面試的節奏，尤其是自我介紹和思路表達。 如果臨場才整理思路，容易說得比較亂。
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這次能答得比較順，Programhelp 的 mock 和即時提醒幫了很大忙：
- 遠端 mock 類比：提前演練過完整流程，把常見問題和思路順序都練熟了。
- 語音助攻提示：面試中遇到思路卡頓的時候，有人即時提醒「先從因數個數考慮」“可以換成 BFS 看看”，能立刻點醒你。
- 代碼註釋與複雜度分析：不僅寫出代碼，還能幫你補充詳細註釋和複雜度分析，讓答案更完整。
像 LinkedIn 這種 VO，coding 本身並不是最難的部分，關鍵是邏輯和思路。 我們 programhelp 已經幫很多學員順利拿下 LinkedIn、Amazon、Google 的 VO，如果你也在準備類似面試，可以考慮找我們助攻，效率會提升很多。
