这道题是 Bloomberg 26NG Superday 的 coding 题，核心是字符串扫描和状态维护，算法本身不复杂，但很考验临场表达。
题意确认（先问清楚）
我会先确认两个点：
- 括号串一定合法吗？ 是的。
- 括号内部可能为空吗？
是的，例如
()。
这些确认能避免后面多写无用的异常处理。
改进后的面试话术（可直接说）
我会从左到右遍历字符串，维护三个状态：
depth：当前括号深度maxDepth：历史最大深度curr：当前层正在收集的子串（不含外层括号）
遍历规则：
遇到
'('： 先把depth加一，并开始新的更深层收集。因为更深层才可能产生更大的深度答案，所以当前层内容不再作为“更深答案候选”。遇到
')'： 此时准备离开当前层。 如果当前depth > maxDepth，说明出现了更深层，先清空答案集合，再把curr放进去，并更新maxDepth。 如果当前depth == maxDepth，把curr追加到答案集合。 然后清空curr，depth减一。其他普通字符： 追加到
curr。
最后返回所有最大深度对应的子串（按题目要求决定是返回数组、拼接字符串还是只返回一个）。
复杂度
- 时间复杂度：
O(n) - 空间复杂度：
O(n)（答案与临时子串）
容易踩坑的点
- 把“当前深度”和“历史最大深度”更新顺序写反
- 新最大深度出现时忘记清空旧答案
- 忘记支持空子串
() - 误把外层括号也拼进答案内容
3 个常见 BQ（Bloomberg Superday 可用）
BQ1：讲一个你在高压下快速定位并修复问题的例子
回答结构：
- 背景：线上或项目关键节点出现异常
- 动作：先止损，再最小化复现，最后修复并补监控
- 结果：恢复时间、影响范围、后续预防
BQ2：讲一次你和队友意见不一致，最后怎么推进
回答结构：
- 冲突点：方案 A vs 方案 B 的核心分歧
- 动作：对齐目标，列评估指标，小规模验证
- 结果：用数据决策，并沉淀成团队规范
BQ3：讲一个你主动提升系统/流程效率的例子
回答结构：
- 识别到的低效点
- 你设计并落地的改进
- 可量化收益（时间、人力、错误率）
总结
这题本质是“单次扫描 + 状态机思维”。在 Bloomberg 这类面试里，写对代码只是第一步，更关键的是你能否把状态变化和边界条件讲清楚。
如果你也在准备 Bloomberg / Google / Amazon 的 OA 或 VO，欢迎交流。
#bloomberg #superday #vo #北美求职 #sde求职 #ng求职 #北美找工 #转码
延伸阅读（外链）
需要面试真题？ 立刻联系微信 Coding0201，获取真题。
联系方式
Email: [email protected]
Telegram: @OAVOProxy