在 Two Sigma 的技術面裡，有一個很容易被低估的點：雖然每輪面試給的時間挺充足，但題目一點都不簡單。根據 ProgramHelp 輔導過的學員反饋，Two Sigma 的技術輪一般一小時左右，大多數情況下只考一道題，偶爾會有 follow-up 或延伸題，每道題都有自動化測試，包括功能和效能兩部分，而且目標非常明確——所有測試必須過。這就意味著，面試不是在考你會不會寫程式碼，而是在考你能不能寫出既能跑得開、效能可靠，又邏輯清晰、抽象合理的解法。
下面我就分享兩道真實出現過的 Two Sigma 面試題，以及它們背後真正考察的思路和點。
Two Sigma 技術面概覽
Two Sigma 的技術面一般每輪一小時左右，大多數情況下只考一道題，偶爾會有 follow-up 或延伸題。每道題都配有 自動化測試，包括功能測試和效能測試，目標非常明確：所有測試必須透過。這就意味著，面試並不是單純在考你會不會寫程式碼，而是在考察你能否寫出規模可控、效能可靠、抽象清晰的解法。題目難度往往偏高，題面描述也比較長，有些題目甚至帶圖。候選人需要先充分理解題意，再開始編碼，否則容易踩坑。下面我分享兩道真實出現過的 Two Sigma 面試題，以及它們背後真正考察的點。
Round 1：多感測器資料流合併
這一題是關於多感測器資料流的合併。系統裡有 N 個感測器，每個感測器會產生一條按時間排序的資料流，每個資料點是 (timestamp, data)，不過這裡有個特別的地方：data 是 delta 編碼的，也就是說第一個值是絕對值，後面的值都是相對前一個值的增量。題目要求實現一個 Merger，先接收每個感測器的一批資料，然後透過反覆呼叫 get_next_element，返回一個全域性按 timestamp 排序的合併流，而且輸出也必須保持 delta 編碼。這道題乍一看很像 merge k sorted lists，但真正的難點在於 delta 的處理和流式合併的狀態維護。很多同學在做的時候容易把 delta 編碼處理散落到各個地方，或者在合併邏輯裡不斷重複計算，最終既影響效能，又容易出錯。Two Sigma 想考的其實是你能不能把狀態抽象清楚，把每個感測器的流正確解碼、排序、再重新 delta 編碼，同時保證整個實現可以在自動化測試下高效執行。
Round 2：最優貨幣兌換路徑
第二題是貨幣兌換最佳化題。題目給了一組 currency，以及一個非對稱的匯率矩陣 rate[i][j]，表示從 i 換到 j 的兌換比例。給定 source currency 和 destination currency，要算出最優兌換路徑，但限制條件是每種 currency 最多隻能使用一次。很多人的第一反應是用 DFS，把所有不重複節點的路徑列舉一遍，在過程中維護一個乘積最大值。邏輯上這種思路沒問題，但在 Two Sigma 的自動化測試下肯定會超時。真正的問題不在 DFS，而在狀態重複：從同一個 currency 出發、在使用了同一批 currency 後，後續能得到的最優結果其實是固定的，而普通 DFS 會在不同路徑下重複算這些子問題。換句話說，這題考的不是 DFS 能不能用，而是你能不能發現“狀態重複可以快取”，然後用 memoization 或 DP 來減少重複計算，讓整個搜尋既正確又高效。
來一波專業助攻，高效拿下 Two Sigma
從這兩道題可以看出，Two Sigma 的技術面重點不是考你會不會寫程式碼，而是考你能否在 規模可控、效能可靠、抽象清晰的前提下完成題目。很多候選人邏輯沒問題，但因為狀態重複或效能問題導致自動化測試失敗。
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