RBC 面試經驗分享：完整面試流程模擬

RBC（加拿大皇家銀行）技術面試注重金融場景下的演算法應用。本文分享完整面試流程，oavoservice 助你全面準備 RBC 面試。

📋 面試流程

1. 技術篩選 - 演算法基礎
2. 系統設計 - 交易系統設計
3. 行為面試 - STAR 方法
4. 文化匹配 - 金融行業理解

🎯 技術題

題目：股票交易利潤最大化

給定股票價格陣列，最多可以完成 k 筆交易，求最大利潤。

def maxProfit(k, prices):
    if not prices or k == 0:
        return 0
    
    n = len(prices)
    if k >= n // 2:
        # 無限次交易
        return sum(max(0, prices[i+1] - prices[i]) for i in range(n-1))
    
    # dp[i][j] = 第i天完成j筆交易的最大利潤
    buy = [-prices[0]] * (k + 1)
    sell = [0] * (k + 1)
    
    for price in prices:
        for j in range(k, 0, -1):
            sell[j] = max(sell[j], buy[j] + price)
            buy[j] = max(buy[j], sell[j-1] - price)
    
    return sell[k]

🏦 系統設計：交易系統

核心組件

1. 訂單管理 - 訂單簿（Order Book）
2. 撮合引擎 - 價格-時間優先
3. 風控系統 - 即時風險監控
4. 清算系統 - T+2 結算

架構設計

┌─────────────┐
│    用戶     │
└──────┬──────┘
       │
┌──────▼──────┐
│ API Gateway │
└──────┬──────┘
       │
┌──────▼──────┐
│ 訂單管理系統 │
└──────┬──────┘
       │
┌──────▼──────┐
│  撮合引擎   │
└──────┬──────┘
       │
┌──────▼──────┐
│  清算系統   │
└─────────────┘

💼 行為面試準備

STAR 方法範例

Situation: 在專案中遇到效能瓶頸。 Task: 需要優化系統回應時間。 Action: 分析瓶頸，引入快取和非同步處理。 Result: 回應時間降低 70%。

💼 oavoservice 助力

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