高盛面試：交易聚合器系統設計

背景

高盛 (Goldman Sachs) 的技術面試，常常會用一個金融科技 (FinTech) 的場景，來包裝一場對你真實工程能力的深度考察。你收到的可能不是一個線上平台的連結，而是一個需要你在本地完成、測試並上傳的專案框架。這背後，是對你程式碼健壯性、測試完備性和金融場景理解的全面檢驗。

最近，一位學員就在這場模擬的高盛遠端面試中，體驗了這種從「業務需求到工程交付」的全過程。在 oavoservice 「即時 API 設計 + 測試驅動開發 (TDD) 理念 + 風險場景預判」服務的幫助下，他不僅完美地解決了問題，更提交了一份讓面試官讚不絕口的、充滿防禦性程式碼思想的答卷。

第一關：基礎功能 - 你能實作一個股票代碼轉換器嗎？

📜 題目精髓 (Essence of the Problem)

在高盛的交易系統中，不同的交易所可能使用不同的股票代碼（Ticker）來代表同一家公司（例如 'AAPL' vs 'AAPL.US'）。

任務：

• 實作一個函數 normalize_ticker(ticker)，將各種格式的股票代碼，統一轉換為標準的內部格式。
• 你需要自己編寫測試用例，在 doTestsPass() 中驗證你的轉換邏輯。

這道題的重點，不在於字串操作有多難，而在於你能否預見到真實世界中各種「髒數據」的可能性，並為你的函數建立起一道防火牆。

oavoservice 的思維注入

在學員開始寫 if/else regex 之前，我們首先引導他思考測試用例，以此來驅動開發：

1. 常規用例 (Happy Path)

• 'AAPL', 'GOOG.US', 'MSFT'

2. 格式變化用例 (Format Variations)

• 'aapl' (小寫) 應轉換為大寫
• ' GOOG ' (前後有空格) 應去除空格
• 'BRK.A', 'BRK-B' (包含特殊字元) 澄清處理規則

3. 無效/惡意輸入 (Invalid/Malicious Inputs)

• None, '' (空輸入)
• '12345' (純數字)
• 一個超長的字串 (潛在的效能或安全問題)

結果

在 oavoservice 的引導下，學員先定義了清晰的測試用例，然後才開始編寫能讓這些測試通過的程式碼。這種 測試驅動開發 (TDD) 的模式，不僅保證了程式碼的健壯性，更向面試官展示了一種高度專業化的軟體開發流程。

第二關：經典升級 - 你能設計一個「交易流聚合器」嗎 (Meeting Rooms II)

📜 題目精髓 (The Real Challenge)

想像一下，你需要監控一個交易所一天內的所有交易流。每個交易流可以看作一個時間區間 [start_time, end_time]。你需要設計一個系統，計算出在同一時刻，最多有多少個交易流在同時進行。這可以用來評估伺服器所需的峰值處理能力。

這是 LeetCode 經典「會議室 II」在金融場景的應用，考察的是你對區間調度問題的理解和最優演算法的應用。

oavoservice 的思維注入

我們立刻為學員鎖定了解決此問題的兩種核心思路，並幫他分析了優劣：

方案一：掃描線/差分陣列 (Sweep-line / Difference Array)

思想： 將每個區間 [start, end] 拆分為兩個事件：(+1, start_time) 和 (-1, end_time)。

步驟：

1. 將所有事件按時間戳排序。
2. 從頭到尾遍歷事件，維護一個 concurrent_streams 計數。
3. 遇到 +1 事件就加一，遇到 -1 事件就減一。
4. 在整個過程中記錄遇到的最大計數。

優點： 思路清晰，易於理解，時間複雜度 O(N log N)。

方案二：最小堆積 (Min-Heap)

思想： 按開始時間對所有交易流進行排序。維護一個最小堆積，儲存當前正在進行的交易流的結束時間。

步驟：

1. 遍歷排序後的交易流。
2. 對於每個新來的交易流，檢查堆頂（最早結束的那個）是否已經結束。
3. 如果結束了，就將其彈出。
4. 然後將新交易流的結束時間壓入。
5. 堆在任何時刻的大小，就代表了當時的併發數。

優點： 同樣 O(N log N)，在某些場景下空間效率可能更高。

測試驅動思維

在編碼的同時，我們再次引導他進行測試驅動思考：

1. 無重疊： [[1,2], [3,4], [5,6]] (峰值為 1)
2. 完全重疊： [[1,5], [2,4], [3,3]] (峰值為 3)
3. 部分重疊： 題目給出的複雜範例
4. 邊界情況：
   • 空輸入 []
   • 開始時間等於結束時間 [[1,1]]

結果

學員選擇了更直觀的掃描線法進行實作，並清晰地向面試官解釋了兩種方案的思路和複雜度。更重要的是，他為這個複雜的演算法問題，同樣編寫了一套覆蓋全面的測試用例，完成了從需求到交付的整個閉環。

🎯 總結：oavoservice 幫你展現高盛看重的「工程師品質」

在這場看似是演算法題，實則是工程考驗的高盛面試中，oavoservice 的價值在於：

1. 將你的思維從「解題」切換到「防禦性編程與測試」

幫你設計出能應對真實世界髒數據的、健壯的程式碼，並用專業的測試用例來證明它。

2. 提升你的「問題轉化」能力

引導你將模糊的金融場景（峰值處理能力），轉化為經典的、可量化的演算法模型（「會議室 II」）。

3. 注入「嚴謹性」思維

讓你主動思考各種異常輸入和邊界情況，展現你作為金融科技工程師所需的高度嚴謹性。

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