最近我們的一位學員在 ProgramHelp 遠程無痕語音提醒的助攻下順利通過了 Uber VO 的四輪面試！全程一遍過！ Uber 的面試更注重考察系統設計能力和業務邏輯，所以想要投遞的同學要注意把個人的技能和Uber 的業務需求結合起來，體現“車主”文化。
第一輪 BQ
- Share one experience when you receive push request from managers
- Tell me about a difficult project you’ve worked on. How you got this project, how you collaborated with internal/external stakeholders,how was the process?
思路：Uber 的 BQ 會詳細問實習經歷或者項目經歷，回答條例清晰，有理有據就可以，BQ 部分重在考察邏輯思維能力和表達能力，提前準備應該就沒什麼問題。
第二輪 Coding
給定一個二叉搜索樹（BST）和一個正整數k，找到二叉搜索樹中的第k個大元素。要求理解並實現這一算法。
思路: 先從根節點（10）開始，移動到右子節點（20）。然後繼續向右移動到節點（40）。由於節點 (40) 沒有子節點，因此將計數器增加到 1。再移回節點 (20) 並將計數器增加到 2。最後移動到節點 (20) 的左子節點，即節點 (15)，並將計數器增加到 3，找到第三大元素 (15)。
算法複雜度分析
時間複雜度：在最壞的情況下，時間複雜度為 O(n)，因為我們可能需要遍歷所有節點。
空間複雜度：空間複雜度為 O(h)，其中 h 是樹的高度。這是因為遞歸調用堆棧的深度與樹的高度成正比。
Follow up
面試官詢問如何處理多個 k 值的問題。將k值存儲在一個數據庫中，並查找到 max_k 。在進行逆向中序遍歷時，用一個節點記錄已訪問的節點數。當節點值在 k 值存儲中時，將節點對應值存儲在結果字典中。返回最終結果字典，其中包含所有 k 值對應的節點值。
第三輪 Coding
給定若干個地點，以及地點之間的航班。求最長的路徑。
思路：考慮兩個問題，第1個是怎麼確定起點，第2個是確定起點之後怎麼去求最長的路徑。類似於歐拉路徑的求法，這裡起點我們需要找那些出度等於入度加一的點，如果找不到，那可能的起點等於全部地點。找到可能的起點之後，遍歷每一個起點，求最長的路徑這裡採用 DFS 加上記憶化來實現。
在編寫代碼的時候，同學先按照自己的想法寫了一半，然後結果是錯誤的，後來在我們的提示下逐漸一步步改正了思路。面試官也比較耐心有在引導。最終也是正確實現了算法並且運行驗證輸出。
第四輪 System Design
設計一個類似 Uber 的 ride-sharing platform，支持全球範圍的乘客和司機匹配
思路：構建一個低延遲、高可用的分佈式系統。首先，系統需要解決的核心難點是位置服務，可以使用GeoHash 或者 Quadtree 來快速存儲和查詢附近司機。然後，系統架構採用微服務設計，把用戶、位置、匹配、行程、支付等服務解耦，通過API網關統一調度，並利用消息隊列實現服務間的異步通信，保證系統的高擴展性和容錯能力。最後進行全球部署和數據分片，例如按城市或區域對數據庫和緩存進行分片，並通過多區域數據中心部署降低延遲，同時利用動態定價算法來實時調節供需平衡。
Uber VO 備考建議
- Uber VO 面試更注重規範，算法要求 clean code 和復雜度分析，建議重點準備位置服務、實時數據流等一些高頻系統設計題目,清楚地 articulate 不同方案的 pros and cons 。
- 要深入研究 target company ,了解公司 specific 的 business model 和 technical challenges ,也要了解ride-sharing 相關的 regulations，compliance requirements 和 businessmetrics。
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