这场面试的整体节奏比较常规。开场先是自我介绍面试官会根据简历追问一两个项目细节。之后进入 Behavioral Questions主要问了两个场景题当团队成员不认同你的技术方案时你会怎么沟通并推动共识当多个任务同时紧急、优先级发生冲突时你会如何判断先做什么这两道题重点不是证明自己一定是对的而是看候选人是否能够基于数据、风险和业务目标做判断同时保持有效沟通。接下来进入 Coding 环节。题目背景给定一棵布尔表达式树。树中的叶子节点表示布尔值取值为 true 或 false非叶子节点表示布尔运算例如 AND、OR、XOR 等。每个非叶子节点的结果由它的子节点计算得到根节点的值就是整棵表达式树的最终结果。现在需要依次翻转每一个叶子节点true 变成 falsefalse 变成 true对于每个叶子节点都要计算它被单独翻转之后根节点的最终结果。最直接的做法是每翻转一个叶子就重新计算整棵树。假设树中有 L 个叶子、N 个节点这种方式的时间复杂度会达到 O(L × N)数据规模较大时会比较慢。优化思路核心是先判断“一个叶子的变化是否真的能够一路影响到根节点”第一步先对整棵树做一次后序遍历计算并保存每个节点当前的布尔结果。第二步再从根节点向下传递“影响关系”。对于每个节点我们判断如果某个子树的结果发生翻转当前节点的结果是否会跟着翻转例如对于 AND 节点如果另一个子节点已经是 false那么当前子节点无论怎么变化AND 的结果都还是 false因此变化不会继续向上传播。对于 OR 节点如果另一个子节点已经是 true那么当前子节点的变化不会影响 OR 的结果。对于 XOR 节点任意一个子节点翻转当前节点结果都会翻转。对于 NOT 节点子节点翻转后当前节点结果一定会翻转。因此可以从根节点开始把“当前节点的变化是否会影响最终答案”传递给子节点。如果某个子节点的变化能够影响当前节点并且当前节点本身的变化也能够影响根节点那么这个子节点的变化就能够继续影响最终结果。这样遍历结束后每个叶子节点都会得到一个标记如果该叶子的翻转能够影响根节点那么翻转后的答案就是原始根节点结果取反。如果不能影响根节点那么翻转后的答案仍然等于原始结果。这种做法不需要对每个叶子重新计算整棵树只需要一次后序遍历计算所有节点的原始值。一次前序遍历计算每个节点对根节点的影响关系。最后直接得到每个叶子翻转后的答案。时间复杂度O(N)空间复杂度O(N)相比逐个叶子重新计算整棵树的 O(L × N)这个做法把整体复杂度优化到了线性级别。这道题表面上是树的模拟真正考察的是如何利用布尔运算的性质避免重复计算。#留学生求职 #留学生找工作 #面经 #VO辅导 #VO辅助 #CodingInterview #算法面试 #布尔表达式树 #树形DP #亚马逊面试
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