Google 面試：什麼是公平？(日誌截斷策略)

背景

在 Google 的技術面試中，程式碼寫對只是入場券。面試官真正想看到的，是你面對一個模糊需求（比如「公平地縮減日誌」）時，如何定義問題、如何建模、如何設計策略，並能在層層追問下，展現出超越程式碼本身的系統思維和產品感。

最近，一位學員就在一場 Google 的面試中，遇到了這樣一道極具開放性的「日誌截斷」難題。在 oavoservice 「即時問題建模 + Follow-up 思路推演 + 架構思維注入」服務的幫助下，他不僅完美地完成了編碼，更上演了一場關於「公平」的精彩論述，讓面試官印象深刻。

面試實錄：一場關於「公平」的深度對話

📌 題目原文 (Essence of the Problem)

You are given a list of log messages, each from a source_file. Our goal is to truncate this list down to a total size of max_log_messages. However, the truncation must be "fair".

👨‍💻 候選人回答精彩還原：邏輯清晰，產品感拉滿

🧷 第一步：理解題意「建立模型」

面對 "fair" 這個模糊的詞，學員沒有急於動手。在 oavoservice 的引導下，他首先通過複述，來和面試官校準自己對問題的理解。

"Okay, so I have a collection of logs from various source files. I need to reduce the total number of logs, but I can't just take the first max_log_messages. The key is fairness, which means I should avoid a situation where one noisy source file dominates the entire log quota. I need a strategy to allocate the quota among different sources." (好的，所以我有一批來自不同源文件的日誌。我需要減少日誌總數，但不能只取前面的 max_log_messages 條。關鍵在於公平，這意味著我應避免某個日誌來源過於頻繁的源文件佔滿所有日誌配額的情況。我需要一個在不同來源之間分配配額的策略。)

面試官聽完直接點頭："Exactly. That's a great way to frame it." (正是如此。這是一個很好的框架。)

🧷 第二步：構建基礎解法 (分組聚合)

作為起點，學員先解決了一個簡化版的問題：每個 source 最多保留 X 條。他熟練地使用 Python defaultdict(list) 按 source_file 對日誌進行分組，然後對每個分組進行截斷。這一步，展示了他紮實的編碼基本功。

💥 真正的考驗在後頭：Follow-up 才是「高級玩家的賽場」

面試官立刻加大了難度：

"Good. Now, forget about the per-source limit X. You only have one global limit: max_log_messages. How do you implement the truncation to be as fair as possible?"

🧠 候選人現場推導「輪詢式公平策略 (Round-Robin Fairness)」

在 oavoservice 的即時提示下，一個優雅且直觀的策略浮現出來：

"A very fair approach would be a round-robin allocation. I can iterate through all unique source files, taking one log message from each in the first round. Then, I start a second round, taking the second message from each source, and so on, until I have collected max_log_messages in total. If a source runs out of messages, I simply skip it in subsequent rounds." (一個非常公平的方法是輪詢分配。我可以遍歷所有唯一的源文件，在第一輪中從每個源文件取一條日誌消息。然後，我開始第二輪，從每個源文件取第二條消息，依此類推，直到總共收集了 max_log_messages 條。如果某個源文件的消息用完了，我只需在後續輪次中跳過它。)

這個策略，完美地詮釋了「公平」的直觀定義——「雨露均霑」。

💡 進階討論：從「輪詢」到「配額」的架構思維

面試官顯然對這個答案很滿意，但他想繼續挖掘候選人的思維深度。

"What if you have 6 source files, but the max_log_messages is only 5? Your round-robin approach wouldn't even finish the first round. How do you handle that?"

oavoservice 迅速為學員注入了後端架構師的思考模式。學員秒答：

"That's an excellent edge case. It highlights that perfect fairness isn't always possible. We need a quota-based strategy. We can calculate a base_quota = floor(max_log_messages / num_sources). In this case, it would be 0. Then, the remaining extra_quota = max_log_messages % num_sources (which is 5) can be distributed one by one to the sources, perhaps prioritizing those with more logs available." (這是一個極好的邊界情況。它凸顯了完美的公平並非總是可能的。我們需要一個基於配額的策略。我們可以計算一個基本配額 = floor(max_log_messages / num_sources)。在這種情況下，它將是 0。然後，剩餘的額外配額 = max_log_messages % num_sources（即 5）可以逐一分配給源文件，或許優先分配給那些有更多可用日誌的源文件。)

這一刻，對話的性質已經改變了。這不再是一道演算法題，而是一場關於系統資源配額策略的真實設計討論。

🔍 最後幾分鐘：提問時間也能展現你的高度

在面試的最後，學員在我們的建議下，問了三個極具分量的問題，從技術挑戰、團隊文化和協作模式三個維度，展現了他對未來工作的深度思考和強烈興趣。

總結：為什麼這是「Google 面試可複製的成功」？

1. 題目理解：不滿足於表面，主動定義和澄清模糊的需求（「公平」）。
2. Follow-up 思維：不死記硬背模板，而是從「輪詢」、「配額」等更宏觀的策略層面思考問題。
3. 技術表達：能流暢地將抽象的策略，轉化為清晰的邏輯和程式碼實作。
4. 互動溝通：展現出與面試官平等交流、共同探討問題的優秀協作潛力。

📢 寫在最後

很多人在面試時會卡在「寫對了但說不出來」。這場面試的高明之處在於：候選人不僅寫對了，更重要的是，每一步都能用清晰的語言解釋思路、預判追問、應對變化。

想在 Google 拿下 offer，不只是技術好，更是 系統 + 溝通能力 的全方位考驗。

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