Waymo 是 Alphabet 旗下的自动驾驶头部公司，SWE 实习竞争激烈，面试既考扎实的算法功底，也偏好和自动驾驶场景挂钩的题目。这篇按 oavoservice 学员的 Waymo 实习面经整理，把从 OA 到 Onsite 的完整流程、高频编码题和行为题准备讲清楚，给在校生求职刷题、准备实习面试一份实战参考。
一、Waymo SWE 实习面试流程
| 阶段 | 形式 | 时长 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 在线测评 OA | HackerRank / 自有平台 | 60–90 min | 2–3 道算法题 |
| 技术电面 | 编码 | 45 min | LeetCode 中等，重沟通 |
| Onsite VO | 3–4 轮 | 半天 | 编码 ×2 + 行为题 + 经理轮 |
Waymo 走 Google 系流程，题目质量高、重视清晰沟通和复杂度分析。实习岗一般不考重型系统设计，但会问项目和基础概念。
二、OA 高频题一：网格最短路径（BFS）
题目
给一个 0/1 网格，1 为障碍，从左上到右下每步上下左右移动，求最短步数（无法到达返回 -1）。这类「车辆在栅格地图中找最短路」很贴 Waymo 场景。
思路
无权图最短路用 BFS，按层扩展，第一次到达终点的层数就是答案。
from collections import deque
def shortest_path(grid):
if not grid or grid[0][0] == 1:
return -1
m, n = len(grid), len(grid[0])
q = deque([(0, 0, 0)]) # (row, col, steps)
seen = {(0, 0)}
while q:
r, c, d = q.popleft()
if r == m - 1 and c == n - 1:
return d
for dr, dc in ((1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)):
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < m and 0 <= nc < n and grid[nr][nc] == 0 and (nr, nc) not in seen:
seen.add((nr, nc))
q.append((nr, nc, d + 1))
return -1
时间复杂度：O(m·n)。空间复杂度：O(m·n)。
三、OA 高频题二：传感器任务区间调度
题目
给一组任务区间 (start, end)，每个传感器同时只能跑一个任务，求最多能安排多少个不重叠任务。
思路
经典贪心：按结束时间排序，依次选结束最早且不冲突的任务，能塞最多。
def max_tasks(intervals):
intervals.sort(key=lambda x: x[1]) # 按结束时间排序
count = 0
last_end = float('-inf')
for s, e in intervals:
if s >= last_end: # 不冲突就选
count += 1
last_end = e
return count
时间复杂度：O(n log n)。空间复杂度：O(1)。贪心正确性的关键：结束越早，给后面留的空间越大。
四、行为题与项目深挖
实习行为轮相对轻，但仍会问：
- 「最有挑战的项目」：用 STAR 讲清你的角色、难点和结果，准备能深挖技术细节。
- 「为什么是 Waymo / 自动驾驶」：体现对方向的真实兴趣。
- 「团队合作 / 冲突」经历：展现沟通与协作。
面试官常顺着你的项目追问技术细节，简历上写的每个点都要能展开讲。
五、备考建议
- 算法：BFS/DFS、贪心、区间、图论是高频，按 Google 系中等-中上准备。
- 沟通：边写边讲，主动报复杂度和边界。
- 项目：把 1–2 个项目讲到能经受连环追问。
FAQ
Q1：Waymo 实习 OA 难度如何？
2–3 道算法题，难度中等-中上，偏 Google 系风格，常见 BFS / 贪心 / 区间 / 图论，部分包装成自动驾驶场景。重视复杂度分析和边界。
Q2：Waymo 实习面试考系统设计吗？
实习岗一般不考重型系统设计，更多是编码 + 项目深挖 + 行为题。全职岗才会有完整系统设计轮。
Q3：行为轮重要吗？
有一定权重，但实习更看潜力和项目。准备好 STAR 故事和项目技术细节，能经受连环追问即可。
Q4：怎么高效准备？
按 BFS/贪心/区间/图论分块限时刷，配合项目深挖练习。如需限时 mock 与现场讲思路陪练，可联系 oavoservice 定制 Waymo 专项。
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