阿里巴巴等顶尖科技公司的技术面试常通过设计复杂且极具细节性的算法问题，全面考察候选人的逻辑推理、算法设计以及在多轮追问下的临场应变能力
本文以一道阿里巴巴技术面试题为例，完整还原候选人借助 csvosupport 实时辅助的面试全流程，展示如何在高压环境中展现最佳实力
📋 技术面试题
题目描述（英文原题）
Given a list of current directories and a list of selected directories, return the selected directories after summarizing.
Example Input/Output:
Current Directories:
["/a", "/a/b", "/a/b/c", "/a/b/c/d", "/a/e"]
Selected Directories:
["/a/b/c", "/a/b/c/d", "/a/e"]
Expected Output:
["/a/b/c", "/a/e"]
Objective: Combine and summarize selected directories by collapsing redundant subdirectories under their parent directory.
*说明
/a/b/c/d/a/b/c的子目录，因此可以省- 最终只保留
/a/b/c/a/e
🎯 核心考点分析
这道题主要考察
- *字符串处 - 路径的解析和比较
- 前缀匹配 - 判断父子目录关系
- 数据结构选择 - Trie 树或排序 + 遍历
- 边界处理 - 处理特殊路径格式
💡 解题思路（csvosupport 实战指导
澄清问题环节
*csvosupport 提醒 在开始编码前，一定要澄清以下问题
- 路径格式是否标准？（是否
/开头，是否有尾/ - 是否存在重复路径
- 是否需要处理文件路径（带扩展名）？
- 输入是否已排序？
方法一：排+ 前缀匹配
*csvosupport 建议 最直观的方法是先排序，然后检查每个路径是否是前一个路径的子目录
def summarize_directories(selected):
if not selected:
return []
# 排序：确保父目录在子目录前面
selected.sort()
result = []
for path in selected:
# 检查是否是前一个路径的子目
if not result or not path.startswith(result[-1] + '/'):
result.append(path)
return result
# 测试
selected = ["/a/b/c", "/a/b/c/d", "/a/e"]
print(summarize_directories(selected))
# 输出: ['/a/b/c', '/a/e']
时间复杂度： O(n log n + n × m)
- n 是路径数
- m 是平均路径长
空间复杂度： O(1)（不考虑输出
方法二：Trie 树（优化版）
*csvosupport 高级指导 对于大规模数据或需要频繁查询，Trie 树是更优选择
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.is_selected = False
def summarize_with_trie(selected):
root = TrieNode()
# 构建 Trie
for path in selected:
node = root
parts = path.split('/')[1:]
for part in parts:
if part not in node.children:
node.children[part] = TrieNode()
node = node.children[part]
node.is_selected = True
# DFS 收集结果
result = []
def dfs(node, path):
if node.is_selected:
result.append('/' + '/'.join(path))
return
for name, child in node.children.items():
dfs(child, path + [name])
dfs(root, [])
return result
🚀 面试中的深度追问
Q1: 如何处理文件路径和目录路径混合？
*csvosupport 建议
- 分别处理文件和目
- 文件路径需要单独保
- 目录路径按照归并规则处理
Q2: 如果路径非常深（1000+ 层）怎么办？
*csvosupport 建议
- 使用迭代而非递归，避免栈溢出
- 考虑路径压缩技
- 使用生成器减少内存占
Q3: 如何优化大规模数据的处理
*csvosupport 建议
- 使用并行处理
- 分批处理路径
- 使用更高效的数据结构（如前缀树）
📊 复杂度对
| 方法 | 时间复杂 | 空间复杂 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 排序 + 遍历 | O(n log n) | O(1) | 通用场景 |
| Trie | O(n × m) | O(n × m) | 频繁查询 |
| 哈希集合 | O(n × m²) | O(n) | 小规模数 |
💼 csvosupport 如何助力阿里面试
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