Google SDE R1 两轮 VO 复盘｜项目 + BQ + 租车区间分配 Coding

Google SDE R1 两轮都是 45 分钟，流程比较标准：第一轮是项目、BQ 和 Coding，第二轮全部围绕项目与行为问题展开。提前把简历和 STAR 案例过一遍，现场会轻松很多。

第一轮：项目 + BQ + Coding

面试官是国人。自我介绍后先聊简历项目，主要问为什么选择 Google、项目中遇到过什么挑战、最后怎么解决，问题比较常规，接着进入 Coding。

题目：租车订单区间分配

给出一组租车订单，每条订单包含订单 ID、取车时间和还车时间。要求把订单分配给若干辆车，同一辆车上的订单时间不能重叠，并自行设计 Car 类保存车辆及其订单列表。

这是一道区间分配题。先按取车时间对订单排序，再用最小堆维护每辆车最早的可用时间。处理新订单时，如果堆顶车辆的还车时间不晚于当前取车时间，就复用这辆车；否则创建新车。每次分配后更新车辆的可用时间并重新放回堆中。

import heapq

class Car:
    def __init__(self, id_):
        self.id = id_
        self.orders = []
        self.available = 0
    def assign(self, order):
        self.orders.append(order)
        self.available = order['end']

def assign_orders(orders):
    orders = sorted(orders, key=lambda o: o['start'])
    cars = []
    for o in orders:
        if cars and cars[0].available <= o['start']:
            car = heapq.heappop(cars)
        else:
            car = Car(len(cars))
        car.assign(o)
        heapq.heappush(cars, car)
    return cars

时间复杂度 O(n log n)。堆的比较要基于 available 时间，因此 Car 需要定义 __lt__ 或把 (available, car) 元组放进堆。

Follow-up 是车辆最多只有 K 辆时怎么处理。要先确认业务要求：如果所有订单都必须完成，当第 K+1 辆车出现时直接返回分配失败；如果允许拒绝部分订单，则需要进一步明确目标是优先保留高价值订单，还是尽可能完成更多订单。

第二轮：纯 BQ

这轮面试官是印度人，主要深挖简历项目和团队协作，问题包括：面对一位起初不同意你方案的团队成员，怎么争取他的支持；多个任务同时竞争资源时如何判断优先级；突然出现一个计划外的新机会时，会不会暂停当前工作去尝试、判断依据是什么。

回答这类问题最好用真实经历说明判断过程，不要只讲结论，尤其要交代当时有哪些限制、你具体做了什么、最终结果如何。这次两轮整体发挥比较稳定，最后顺利通过。面试前做几轮项目深挖和 BQ 模拟，对控制回答长度、适应追问节奏很有帮助。

R2 Onsite 相关细节

差旅方面，酒店和机票由 Graebel 协助预订，如果 POC 没提到差旅安排、Graebel 也一直没联系，可能是系统误把异地候选人登记成了本地候选人，建议主动联系 POC 确认修改。Ground transportation 凭票报销，上限 60 美元。Graebel 邮件里没明确写餐饮可报销，但尝试提交未必会被拒，最好提前向 POC 确认。

现场细节上，Coding 使用公司提供的电脑，不需要登录个人邮箱，面试官提供面试代码，输入后即可进入编程环境。可以提前问能否用草稿纸，面试官通常允许。面试当天由第一位面试官接待带入办公区，第一场结束后第二位面试官直接进入房间继续，全部结束后不能独自停留，需要由面试官送出去。

FAQ

租车区间分配的堆里应该存什么？

堆里存「每辆车的最早可用时间」。新订单按取车时间排序后，只看堆顶最早可用的车能否复用；能复用就 pop 出来更新再 push，否则新建一辆，保证车辆数最小。

车辆上限 K 时为什么要先问业务要求？

因为「所有订单必须完成」和「允许拒绝部分订单」是两种完全不同的优化问题：前者是可行性判定，超过 K 辆就失败；后者要明确目标是保留高价值订单还是完成最多订单，才能决定取舍策略。

参考来源

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如果你希望把这套方法用于自己的 OA 或 VO 准备，可以把目标岗位、当前阶段、面试时间和主要难点发给 VOPathway，我们会据此安排针对性的练习与复盘。

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