Reddit 是全球知名的內容社羣平臺，以其強大的後端架構和大規模資料處理能力聞名。它的技術團隊崇尚簡潔、工程思維和系統穩定性。很多同學可能會覺得 Reddit 不是典型的大廠，但其實它的技術挑戰和麵試難度完全不輸 FAANG！本篇文章將分享一些 Reddit 高頻面試題，以及一些學員廣泛推薦的準備策略（ Reddit interview tips ），助你順利通關！
Reddit 面試流程：不再是簡單的刷題
與 Google 或 Meta 不同，Reddit 的面試官非常反感“做題家”。他們更看重你是否能寫出 Production-Ready（生產級）的程式碼。
1. OA (Online Assessment) & Phone Screen
- 平臺： 通常使用 CoderPad 或 Karat。
- 特點： 題目難度 Medium，但要求程式碼風格完美。必須能夠透過所有的 Test Cases，並且變數命名要符合工程規範。
- 避坑： 不要只追求最優解而寫出難以閱讀的程式碼。Reddit 工程師非常看重 Readability。
2. Virtual Onsite (VO)
通常包含 4-5 輪，每輪 45-60 分鐘：
Culture / Behavioral (1輪): 考察你是否符合 “Remember the Human” 的價值觀。
Practical Coding (2輪): 往往是基於真實業務場景（如 Feed 流處理、文字解析）。
System Design (1-2輪): 重點考察高併發下的資料一致性與快取策略。
面試真題分享
我們在輔導學員時發現，以下兩類題目在近期的 Reddit Data Engineer 和 SWE 面試中出現率極高。
子版塊帖子熱度計算
背景描述：
Reddit 上每個 subreddit 都會根據熱度排序帖子。 現在請你實現一個簡化版熱度模型，給定每個帖子的 upvotes、downvotes、發佈時間，計算其熱度值（hot score）並返回 top K 帖子
要求：
使用如下熱度函數（簡化版 Hacker News）：
hot_score = (upvotes - downvotes) / (hours_since_posted + 2)^1.5
按照 hot_score 降序排序，返回前 K 名帖子 ID。
類比用戶舉報系統
背景描述：
Reddit 允許用戶舉報違反規則的帖子。 你需要實現一個模組，統計某帖子在 24 小時內被多少唯一用戶舉報，並能隨時查詢當前舉報量是否超過閾值
輸入操作：
report(user_id, post_id, timestamp)：記錄舉報
is_flagged(post_id, current_time)：判斷某帖子是否超過舉報閾值（如 10 個舉報）
Subreddit 分類推薦系統
背景描述：
Reddit 想根據用戶活躍的 subreddit，推薦相似的其他社區。 請設計一種簡單的數據模型 & 演算法，用於實現“你可能感興趣的 subreddit”
參考設計要素：
每個 subreddit 可用關鍵詞表示
用戶歷史訪問行為作為輸入
返回與其興趣高度重合的 subreddit 名單
為什麼普通的“刷題”無法透過 Reddit 面試？
Reddit 的工程文化非常獨特。我們曾遇到一位擁有 3 年經驗的 Data Analyst 學員，技術基礎尚可，但面對這種“非標準”面試時非常焦慮，擔心現場反應不過來。
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