這輪 Stripe VO 整體給我的感覺是：更偏真實業務建模，而不是演算法刷題。開場流程非常乾脆，簡單的自我介紹後，兩位面試官直接進入 coding 環節，全程圍繞“交易系統中的費用計算”展開，一共兩道題，邏輯是逐步遞進的。
Stripe VO 面試整體結構
- 簡短 Self-intro（1–2 分鐘）
- 兩道連續的 Coding / System-style 問題
- 強調 需求澄清 → 資料建模 → 規則抽象 → 可擴充套件性
沒有刻意卡語法細節，更關注你如何組織邏輯、拆分模組，以及是否具備真實工程經驗。
Part 1：解析交易 CSV，計算使用者費用
第一道題提供的是一個 交易記錄 CSV 字串，要求解析後，計算每筆交易中每個人需要支付的費用。
在開始 coding 前，面試官首先丟擲了兩個關鍵澄清點：
澄清問題
- 不同交易型別（如支付、退款）和不同支付提供商的費用規則是否不同？
- 是否需要對未付款（pending）或退款中的交易計算費用？
在確認規則之後，題目核心並不在 CSV parsing 本身，而在於：
如何在不把邏輯寫死的前提下，正確表達業務規則。
我的整體設計思路
我沒有直接把所有邏輯堆在一個函式里，而是明確拆分了職責：
- CSV Parser
- 負責將原始字串解析成結構化的交易物件
- Transaction Model
- 表示交易的基礎資訊（金額、狀態、支付方式、國家等）
- Fee Calculator
- 專門封裝費用計算邏輯
- 根據交易狀態和型別應用不同規則
- Fee Result Model
- 輸出統一、可擴充套件的費用結果結構
這樣的拆分主要是為了：
- 避免 parsing 與 business logic 耦合
- 方便後續規則擴充套件（比如新增支付方式或狀態）
面試官關注點
在這一題中，面試官反覆追問的並不是“你能不能寫出來”，而是：
- 如果未來增加新的交易狀態怎麼辦？
- 費用規則變化是否需要大改程式碼？
- 如何保證邏輯清晰、可測試？
這些問題本質上都在考察工程可維護性，而不是演算法能力。
Part 2：基於國家與支付方式的動態費率計算
第二道題是在 Part 1 的基礎上繼續深化：
僅對狀態為 completed 的交易，進一步根據國家和支付提供商計算實際費用。
這裡引入了兩個新的變數：
payment_providerbuyer_country
不同國家、不同支付方式對應不同的費率結構。
解題核心思路
我採用了 Lookup Table（查詢表） 的方式來處理費率，而不是大量 if-else：
- 使用字典（Map）構建：
payment_provider + buyer_country → fee_rate
- 對於狀態為
payment_completed的交易：- 提取支付提供商和國家
- 在查詢表中獲取對應的浮動費率
- 應用統一公式：
fee = amount × variable_rate + fixed_fee (e.g. $0.30)
為什麼這樣設計？
面試官對這個設計是比較認可的，原因在於：
- 邏輯清晰：規則集中在一處，便於維護
- 易擴充套件：新增國家或支付方式只需更新表
- 避免複雜條件判斷：不需要層層巢狀 if-else
對於多個國家費率相同的情況（如德國、法國、奧地利的信用卡費率均為 2.3%），我選擇分別儲存在查詢表中，而不是做國家分組判斷，從而保持實現簡單直觀。
面試整體評價
這輪 Stripe VO 並不難在演算法，而是非常強調：
- 需求理解是否準確
- 資料建模是否合理
- 程式碼結構是否符合真實生產環境
- 能否提前考慮擴充套件性和邊界情況
如果你是那種只習慣 LeetCode 模板解法的候選人，很容易在這種題目中顯得“會寫但不工程化”。
總結
Stripe 的 VO 更像是在模擬你入職後會面對的真實問題。
它想看到的不是“最優解”，而是：
你是否具備把模糊業務需求，轉化為清晰、可維護程式碼的能力。
OA、VO 關鍵節點，交給更懂規則的人
與市面上模板化、外包化的服務不同，我們的所有支援均由具備真實大廠背景的學長本人全程參與，從最前期的簡歷包裝與崗位匹配，到 OA 輔助 / OA 代寫、程式碼思路拆解與實時答疑，再到 VO 階段的 面試輔助 與關鍵節點助攻，每一步都是親力親為，而非中轉或流水線操作。
在 VO 及技術面階段，我們會根據實時進度提供針對性的思路引導、問題拆解、程式碼層面支援與臨場應對建議，確保表達邏輯、技術路徑與面試官預期高度對齊。整個過程以“穩定透過關鍵篩選節點”為目標，強調真實場景下的執行力與配合度，而不是一次性輸出或泛泛諮詢。
