Google 等頂尖科技公司的技術面試不只考演算法，更看重你是否能在需求持續升級的 Follow-up 裡，做出正確的資料結構選擇、把複雜度講清楚，並展現工程化的建模能力。
本文以一道 Google 技術面試高頻真題 為例，還原候選人在 oavoservice 即時輔助 下的推導路徑，從 Priority Queue 一路進化到撤單、部分成交與高併發討論。
📋 技術面試題題目描述（英文原題）
Imagine a marketplace for product "ABC."
Sellers enter the market and input their desired price.The system maintains an order book sorted by:
- Price (ascending)
- Timestamp (earlier entries first if prices are tied)
Constraints:
- All prices are between $0.01 and $100.00
- Each seller can submit only one active order
- Each order offers one unit of ABC
Core Functions
insert_order(seller_id, price, timestamp) get_lowest_seller_id(): returns and removes the seller with the lowest price
🎯 核心考點分析
這道題在 Google 面試中通常分為 三個遞進階段：
- 基礎資料結構選擇
- 優先佇列（Priority Queue / Heap）
- 狀態管理與撤單
- 堆結構的任意刪除優化（Lazy Deletion）
- 複雜業務擴展
- 任意價格精度
- 部分成交（Partial Fill）
- 併發與系統設計討論
💡 解題思路（oavoservice 實戰指導）
一、澄清問題環節（面試必做）
oavoservice 提醒：
在開始編碼前，務必主動澄清以下隱含假設：
timestamp是否保證 單調遞增？seller_id是否全域唯一？- 同一 seller 重複
insert_order：- 覆蓋舊訂單？
- 還是直接報錯？
👉 主動澄清 = 資深工程師訊號
🧠 方法一：最小堆 + 懶刪除（Standard Approach）
核心思想：
- 使用最小堆保證價格優先
- 使用 HashMap 記錄 seller 的「最新有效訂單」
- 透過 Lazy Deletion 避免堆中
O(n)的任意刪除
Python 實作
import heapq
class OrderBook:
def __init__(self):
self.heap = [] # (price, timestamp, seller_id)
self.active_sellers = {} # seller_id -> timestamp
def insert_order(self, seller_id, price, timestamp):
self.active_sellers[seller_id] = timestamp
heapq.heappush(self.heap, (price, timestamp, seller_id))
def get_lowest_seller_id(self):
while self.heap:
price, ts, sid = heapq.heappop(self.heap)
if self.active_sellers.get(sid) == ts:
del self.active_sellers[sid]
return sid
return None
⏱️ 複雜度分析
- Insert：
O(log n) - Get Lowest：均攤
O(log n) - Space：
O(n)
👉 Google 面試中最穩妥、最通用的解法
🚀 面試中的深度追問（Follow-up）
Q1：價格區間固定，有比 Heap 更快的方法嗎？
oavoservice 建議：Bucket + Queue
- 價格區間：
0.01 ~ 100.00 - 精度：
0.01 - 共 10,000 個 price bucket
- 每個 bucket 是一個 FIFO 佇列
效能對比：
- Insert：
O(1) - Get Lowest：
O(1)（維護目前最小非空 bucket 的指標）
👉 對「高頻」場景非常加分
Q2：Follow-up —— 支援部分成交（Partial Fill）怎麼辦？
設計升級：
Order增加quantity（或remaining_quantity）欄位
成交邏輯：
quantity > 0→ 更新剩餘數量並重新入堆quantity == 0→ 刪除訂單
關鍵點：
- 不直接修改 heap 中的 tuple
- 封裝
Order類別，確保可維護性
Q3：高併發下如何避免競爭條件？
oavoservice 建議討論方向：
- Price-level Locking（按價格分段加鎖）
- 讀寫分離（Read Replica）
- 訊息佇列（Pub/Sub）解耦撮合邏輯
- 樂觀鎖 / CAS 思維
👉 展現系統設計 + 工程思維
📊 方案對比總結
| 特性 | Heap + Lazy Deletion | Bucket + Queue | Balanced BST |
|---|---|---|---|
| 價格範圍 | 任意 | 固定區間 | 任意 |
| Insert | O(log n) |
O(1) |
O(log n) |
| Get Min | O(log n) |
O(1) |
O(log n) |
| 適用場景 | 通用 | 固定 tick 的高頻價位 | 範圍查詢 |
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