🔥 剛剛結束的一場 Uber SDE 面試實錄
在這場 Uber 的技術面試中，我們的客戶遇到了一道極其經典但「陷阱重重」的題目——構建軟體包依賴順序 (Package Build Order)。
這道題乍看之下只是簡單的圖遍歷，但實際上對 拓樸排序 (Topological Sort) 的理解要求極高。很多候選人容易陷入 BFS 層級遍歷誤區，導致無法正確處理深層依賴順序，最終程式碼越寫越亂、結果不對。
而這位客戶，在 oavoservice 的全程即時協助下，不僅糾正了初始的錯誤思路，還寫出了結構清晰、邏輯完美的解法，贏得了面試官的高度肯定，順利晉級。
📄 題目原文還原
Given a package name, return the build order of its package dependencies. If package A depends on package B (A -> B), then B must be built before A.
範例邏輯：
- 輸入目標：
Service - 依賴關係：
Service -> Core,Core -> Types,Types -> Interfaces... - 預期輸出：
["Interfaces", "Types", "Adapters", "Core", "Utils", "Service"]
🛑 「BFS 層級遍歷」的陷阱
很多候選人直覺反應是：「我只需要找到所有依賴，一層一層往下找不就行了嗎？」
錯誤思路 (BFS)：
- 找到
Service的依賴 ->[Core, Utils] - 先構建
Core,Utils - 再找
Core的依賴 ->[Types]...
致命缺陷：
如果 Utils 也依賴 Types (Utils -> Types)，BFS 可能會導致 Utils 在 Types 之前 被構建！這違反了構建規則。
正確模型： 這是一個有向無環圖 (DAG) 的 拓樸排序 問題。
✅ oavoservice 即時指導全過程
第一階段：破題與建模 (Clarification)
oavoservice 提示：
"別用 BFS 分層。這是依賴解析問題，你需要 Topological Sort。" "跟面試官確認：是否有循環依賴 (Circular Dependency)？" (如果有，需要處理環檢測)。
第二階段：程式碼實作 (DFS Post-order)
我們引導客戶使用 DFS 後序遍歷，因為它天然符合「先構建依賴，再構建自己」的邏輯。
核心邏輯：
- 要構建
A，先遞迴訪問A的所有子節點。 - 子節點都訪問完後，將
A加入result列表。 - 使用
visited集合避免重複計算和檢測環。
程式碼片段：
def get_build_order(package, dependencies):
visited = set()
building = set() # 檢測環
order = []
def dfs(node):
if node in building:
raise ValueError("Cycle detected!")
if node in visited:
return
building.add(node)
for dep in dependencies.get(node, []):
dfs(dep)
building.remove(node)
visited.add(node)
order.append(node)
dfs(package)
return order
第三階段：Follow-up 與優化
面試官：「如果我們想並行構建怎麼辦？」
oavoservice 提示：
"提到 Kahn's Algorithm (基於入度的拓樸排序)。入度為 0 的節點可以並行構建。"
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- 即時糾錯：在你走入「BFS 誤區」前把你拉回來。
- 專業話術：教你如何用 "Dependency Graph", "DAG", "Cycle Detection" 等術語與面試官溝通。
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無論你面對的是 Uber, Amazon, Meta 還是 TikTok，oavoservice 都是你最穩的技術後盾。
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