阿里巴巴等頂尖科技公司的技術面試常通過設計複雜且極具細節性的演算法問題，全面考察候選人的邏輯推理、演算法設計以及在多輪追問下的臨場應變能力。
本文以一道阿里巴巴技術面試題為例，完整還原候選人借助 oavoservice 即時輔助的面試全流程，展示如何在高壓環境中展現最佳實力。
📋 技術面試題
題目描述（英文原題）
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.
說明：
/a/b/c/d是/a/b/c的子目錄，因此可以省略。- 最終只保留
/a/b/c和/a/e。
🎯 核心考點分析
這道題主要考察：
- 字串處理 - 路徑的解析和比較
- 前綴匹配 - 判斷父子目錄關係
- 資料結構選擇 - Trie 樹或排序 + 遍歷
- 邊界處理 - 處理特殊路徑格式
💡 解題思路（oavoservice 實戰指導）
澄清問題環節
oavoservice 提醒： 在開始編碼前，一定要澄清以下問題：
- 路徑格式是否標準？（是否
/開頭，是否有尾/？） - 是否存在重複路徑？
- 是否需要處理檔案路徑（帶副檔名）？
- 輸入是否已排序？
方法一：排序 + 前綴匹配
oavoservice 建議： 最直觀的方法是先排序，然後檢查每個路徑是否是前一個路徑的子目錄。
def summarize_directories(selected):
if not selected:
return []
# 排序：確保父目錄在子目錄前面
selected.sort()
result = []
for path in selected:
# 檢查是否是前一個路徑的子目錄
if not result or not path.startswith(result[-1] + '/'):
result.append(path)
return result
# 測試
selected = ["/a/b/c", "/a/b/c/d", "/a/e"]
print(summarize_directories(selected))
# 輸出: ['/a/b/c', '/a/e']
時間複雜度： O(n log n + n × m)
- n 是路徑數
- m 是平均路徑長度
空間複雜度： O(1)（不考慮輸出）
方法二：Trie 樹（優化版）
oavoservice 高階指導： 對於大規模數據或需要頻繁查詢，Trie 樹是更優選擇。
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.is_selected = False
def summarize_with_trie(selected):
root = TrieNode()
# 構建 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 收集結果
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
🚀 面試中的深度追問
Q1: 如何處理檔案路徑和目錄路徑混合？
oavoservice 建議：
- 分別處理檔案和目錄。
- 檔案路徑需要單獨保留。
- 目錄路徑按照歸併規則處理。
Q2: 如果路徑非常深（1000+ 層）怎麼辦？
oavoservice 建議：
- 使用迭代而非遞迴，避免堆疊溢位（Stack Overflow）。
- 考慮路徑壓縮技術。
- 使用生成器減少記憶體佔用。
Q3: 如何優化大規模數據的處理？
oavoservice 建議：
- 使用並行處理。
- 分批處理路徑。
- 使用更高效的資料結構（如前綴樹）。
📊 複雜度對比
| 方法 | 時間複雜度 | 空間複雜度 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| 排序 + 遍歷 | O(n log n) | O(1) | 通用場景 |
| Trie | O(n × m) | O(n × m) | 頻繁查詢 |
| 雜湊集合 | O(n × m²) | O(n) | 小規模數據 |
💼 oavoservice 如何助力阿里面試
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