Ramp VO 與 OA 雖難度拉滿，但只要吃透其考核邏輯，針對性地補足知識短板、勤加練習，就能將挑戰化為機遇。從 OA 的工程化思維訓練，到 VO 中 OOD 與數據處理的實戰演練，每一個環節都至關重要。希望這份面經能成為你求職路上的 “通關秘籍”，祝各位在 Ramp 面試中穩紮穩打，斬獲心儀 Offer！
Ramp OA
共有四個階段（四題），每個階段需在上一階段完全通過後，對代碼進行修改，以實現更複雜的功能。 OA 難度較大，偏向複雜工程類，邏輯流程長，需注意的細節眾多。它並非考查算法或智力，與 LeetCode 類型不同。
給定一棵有根樹，每個節點對應一個正整數值，記作該節點的 “權值”。每個節點還包含一個子節點列表，表示它的直接子節點。
- 子樹：以該節點為根的所有節點所構成的集合。
- 非葉子節點：至少有一個子節點的節點。
我們可以計算其子樹中所有節點的權值平均值，定義為：
請你找出這樣的一個非葉子節點，使得它的子樹的平均值最大，並返回該節點的編號。
輸入範例：
tree_data = {
1: {"value": 10, "children": [2, 3]},
2: {"value": 20, "children": [4]},
3: {"value": 30, "children": []},
4: {"value": 40, "children": []}
}輸出：具有最大子樹平均值的節點編號為：2
Ramp VO
面試全程可使用谷歌搜索。面試官態度友好、放鬆，會一直跟進你的思路，最後的問答環節也很真誠，面試體驗良好。
面向對象設計（OOD）
要求實現一個電子表格（spreadsheet），需實現以下方法：
setCell(string index, string value)getCell(string index)：返回一個浮點數。
index 格式為 “C1” 這種形式（可考慮規模不超過 26 * 100）；value 格式要么是一個浮點數字，要么符合 “=A2 + B3” 這樣的格式，支持加減乘除運算，無需考慮循環依賴，有依賴關係的單元格要實現動態更新。實現思路較簡單，但具體實現過程較為複雜。
數據計算
按照給定邏輯計算本地文件裡的數據，類似於 wordCount 操作。此輪和 OA 一樣，也分為多個階段，難度逐步增加。
Ramp VO+OA 面試確實有一定難度，但只要掌握了常見題型和合適的備考策略，拿到 Offer 不是什麼難事。
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