Lyft SDE 2026 面經|店面 + VO 四輪完整拆解(真實拿 Offer 經驗)

上個月剛走完 Lyft Software Engineer Intern / New Grad 的全部流程,最終拿到了 Offer。整個過程大概花了 5 周左右,總體感覺是: Lyft SDE 面試比較務實,不像某些公司那麼卷演算法,但對工程能力和系統思維要求挺高。

下面把我經歷的 OA 和 VO 兩部分完整分享給大家。

Lyft SDE 2026 面經|店面 + VO 四輪完整拆解(真實拿 Offer 經驗)

Lyft OA

平臺:HackerRank

時間:75 分鐘

題量:2 道 Coding 題

第一題是 Easy-Medium 難度,考字串處理和規則模擬,大概 15 分鐘就寫完了。

第二題是 Medium,是一道圖 + 貪心題,類似「司機和乘客的匹配問題」,需要考慮距離和等待時間。我當時用 BFS + 優先佇列做的,後面花了 35 分鐘左右才調通所有 case。

小Tips:Lyft 的 OA 時間還算友好,但第二題的建模比較重要。如果思路不對很容易卡住,建議先把樣例手動模擬幾遍再動手寫程式碼。

VO —— 共 4 輪,每輪 1 小時

第 1 輪:HM + Behavioral 輪

HM 先簡單介紹了組內正在做的業務方向(主要是 Lyft 的目的地推薦相關)。 之後大部分時間都在深挖我的簡歷,穿插了不少經典 BQ 問題,例如:

  • 你和同事產生過 conflict 是怎麼處理的?
  • 過往專案中遇到過的最大困難是什麼?是怎麼解決的?

這一輪主要看性格和文化匹配度,沒有特別難的問題。

第 2 輪:上機 Coding 輪

(具體是 Medium 難度的一道陣列 + 雜湊題)。 面試我的是一位國人面試官,人超級 nice,全程溝通順暢。他會先讓我把思路講清楚,確認沒問題後再開始寫程式碼,寫完還會一起 review 時間複雜度和邊界情況。

第 3 輪:ML System Infra 輪

面試官是一位 Senior Staff MLE,問題非常貼近 Lyft 真實業務: “在使用 Lyft App 時,如何給使用者推薦目的地(Destination Recommendation)?”

他全程非常友好,會不斷引導我往正確的方向思考。我們從資料採集、特徵工程、模型選擇、離線訓練、線上 serving、到 AB 測試和監控都聊了一遍。

第 4 輪:ML System Design 輪

和上一輪考察的是同一個核心問題——Destination Recommendation System。 這一輪更偏系統設計,重點討論了:

  • 多模型並行訓練與 serving
  • 實時特徵更新
  • 大規模使用者冷啟動問題
  • 系統可擴充套件性和容錯機制

Lyft 獨家真題分享

Rotting Oranges

這是面試最常考的中等題,核心考察廣度優先搜尋(BFS),因為腐爛是逐層擴散的,完美匹配 BFS 的層序遍歷特性。

題目

給你一個 m x n 的網格,每個格子有三種值:

  • 0:空單元格
  • 1:新鮮橘子
  • 2:腐爛橘子

每分鐘,上下左右四個方向相鄰的新鮮橘子都會被腐爛。

返回讓所有橘子腐爛的最少分鐘數;如果無法讓所有橘子腐爛,返回 -1。

示例說明

  1. 輸入:[[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]] → 輸出:4
  2. 輸入:[[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]] → 輸出:-1(左下角橘子永遠爛不了)
  3. 輸入:[[0,2]] → 輸出:0(沒有新鮮橘子)

解題步驟

  1. 初始化佇列:遍歷網格,把所有初始腐爛橘子加入佇列,同時統計新鮮橘子總數。
  2. 邊界判斷:如果沒有新鮮橘子,直接返回 0。
  3. BFS 擴散腐爛
    • 按層遍歷(每一層 = 1 分鐘)
    • 每次取出當前層所有腐爛橘子,向四個方向擴散
    • 遇到新鮮橘子就標記為腐爛,新鮮橘子數量 – 1,加入下一層佇列
  4. 結果判斷:遍歷結束後,如果新鮮橘子數 = 0 → 返回時間;否則返回 – 1。

Read N Characters Given read4 II – Call Multiple Times

這是一道硬核困難題,也是面試高頻設計題,核心難點在於:read 函式會被多次呼叫,必須儲存上一次讀取剩下的字元。

題目

你有一個 API 函式 read4(buf)

  • 作用:從檔案中最多讀取 4 個字元,存入 buf 陣列
  • 返回值:實際讀取到的字元數(檔案讀完了會返回 0)

要求:利用 read4 實現 read(buf, n) 函式:

  • 功能:從檔案中精確讀取 n 個字元
  • 關鍵:read 函式可能被呼叫多次!(必須記住上一次沒讀完的剩餘字元)

返回值:實際成功讀取的字元總數(讀完檔案了就返回剩餘長度)

解題思路

必須用 3 個「成員變數」儲存狀態(多次呼叫的關鍵)

  1. 快取陣列 buffer:存 read4 一次性讀出來的 4 個字元
  2. 快取指標 bufferPtr:指向快取中下一個要讀取的位置
  3. 快取長度 bufferCount:快取中實際有效的字元數

執行邏輯

  1. 先吃快取:如果上一次還有剩餘字元,優先用快取
  2. 再讀新的:快取用完了,才呼叫 read4 讀新的 4 個字元
  3. 邊讀邊存:把字元複製到目標 buf,直到讀夠 n 個 或 檔案讀完
  4. 留狀態:剩下的字元存在快取裡,給下一次呼叫使用

備考建議

如果你也在準備 Lyft MLE 2026(Intern / New Grad / 社招),歡迎留言或私信交流:

  • 想看 K-Means 手寫程式碼或推薦系統設計筆記?
  • 需要 ML System Design 的詳細框架?
  • 想了解 Behavioral 的高頻問題準備方法?

另外,如果你時間緊張或想系統性準備,推薦 Programhelp 的專業助攻服務。他們提供 OA 代寫、VO 實時思路輔助 、全流程包過等支援,很多同學都是透過他們的幫助順利拿下 Lyft Offer。

祝大家 Lyft 面試順利,早日拿到心儀 Offer!

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Jory Wang Amazon資深軟體開發工程師
Amazon 資深工程師,專注 基礎設施核心系統研發,在系統可擴充套件性、可靠性及成本最佳化方面具備豐富實戰經驗。 目前聚焦 FAANG SDE 面試輔導,一年內助力 30+ 位候選人成功斬獲 L5 / L6 Offer。
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