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Databricks NG VO 面试经验分享：缓存系统滑动窗口统计 - Oavoservice

2025-09-10

Databricks NG VO 面经 2025-09-10

日期：2025-09-10

面试类型：Databricks NG VO

职位：New Grad SDE

面试氛围

这次 VO 依然是华人面试官，沟通非常顺畅，整体体验很好。没有绕弯子，直奔技术题，让候选人直接进入状态。

Coding 原题：缓存系统 + 10 分钟滑动窗口统计

题目要求：

实现一个缓存系统，支持 set 和 get 操作（缓存存储细节不需要实现）。关键点是：需要统计过去 10 分钟内的操作频率。

输入形式：

set(key, value) 写入缓存
get(key) 读取缓存
get_frequency() 返回过去 10 分钟内平均操作次数

Oavoservice 实时辅助思路

候选人一开始犹豫如何获取时间，我们立即提示：

可以直接使用 Python datetime 库获取当前分钟信息。

随后我们引导构建解法：

使用滑动窗口算法，借助 collections.deque 存储 (minute, operation_count)
每次操作时：如果当前分钟与队尾分钟相同，更新计数；否则新增一条记录
更新总操作次数
清理超过 10 分钟的旧数据
计算频率时：再次清理过期数据，返回 total_ops / 10

几分钟内，Candidate 就顺利写出了无 bug 的代码。

代码实现 (Python)

from collections import deque
from datetime import datetime

class CacheStats:
    def __init__(self):
        self.q = deque()  # 存 (minute, op_count)
        self.total_ops = 0

    def _get_minute(self):
        return datetime.now().minute

    def _clean(self, now):
        while self.q and now - self.q[0][0] >= 10:
            old_minute, cnt = self.q.popleft()
            self.total_ops -= cnt

    def record_op(self):
        now = self._get_minute()
        if self.q and self.q[-1][0] == now:
            self.q[-1] = (now, self.q[-1][1] + 1)
        else:
            self.q.append((now, 1))
        self.total_ops += 1
        self._clean(now)

    def set(self, key, value):
        self.record_op()
        # 这里缓存存储逻辑略过

    def get(self, key):
        self.record_op()
        return None  # 真实缓存取值逻辑略过

    def get_frequency(self):
        now = self._get_minute()
        self._clean(now)
        return self.total_ops / 10.0

复杂度分析

时间复杂度：

每次操作只需 O(1) 更新和清理（过期数据最多清理一次）。

空间复杂度：

双端队列存储至多 10 条数据，O(1)。

非常高效，完全能应对面试官提出的实时统计需求。

Follow-up 追问

统计更细粒度（秒级）？

使用 datetime.now().second
队列存储 (second, op_count)
清理超过 600 秒（10 分钟）的数据

更长时间范围（1 小时）？

改为清理超过 3600 秒的数据
计算频率时分母改为 3600

候选人现场全部答对，展现了良好的扩展性思维和代码健壮性。

面试官考察点

滑动窗口算法熟练度
时间处理与边界条件
复杂度分析与扩展能力
沟通与思路表达

面试小结

Databricks 的 VO 面试整体节奏紧凑、偏实战，不像一些公司绕弯子问文化价值观，核心就是算法+系统设计的现场推理。

候选人在 Oavoservice 实时辅助下稳定输出，高效写出 bug-free 代码，最终顺利拿下这一轮。

Oavoservice 实时辅助亮点

快速提示：候选人卡壳时立即点拨思路
分步拆解：复杂问题化整为零
代码优化：提示最佳实现，避免低效写法
心理稳定：候选人不慌，节奏稳稳拿捏

算法详解

缓存系统滑动窗口统计是一道经典的算法题，考察候选人对滑动窗口算法和时间处理的理解。让我们深入分析一下解题思路：

核心思想

要解决这个问题，我们需要：

滑动窗口设计：使用双端队列存储时间窗口内的操作记录
时间管理：获取当前时间并处理时间边界
数据清理：定期清理过期数据，保持窗口大小
频率计算：基于窗口内总操作数计算平均频率

代码实现

from collections import deque
from datetime import datetime

class CacheStats:
    def __init__(self):
        self.q = deque()  # 存储 (minute, operation_count)
        self.total_ops = 0

    def _get_minute(self):
        return datetime.now().minute

    def _clean(self, now):
        while self.q and now - self.q[0][0] >= 10:
            old_minute, cnt = self.q.popleft()
            self.total_ops -= cnt

    def record_op(self):
        now = self._get_minute()
        if self.q and self.q[-1][0] == now:
            self.q[-1] = (now, self.q[-1][1] + 1)
        else:
            self.q.append((now, 1))
        self.total_ops += 1
        self._clean(now)

    def set(self, key, value):
        self.record_op()
        # 缓存存储逻辑

    def get(self, key):
        self.record_op()
        return None  # 缓存取值逻辑

    def get_frequency(self):
        now = self._get_minute()
        self._clean(now)
        return self.total_ops / 10.0

复杂度分析

时间复杂度：O(1) - 每次操作都是常数时间
空间复杂度：O(1) - 最多存储10个时间窗口的数据

面试技巧分享

在 Databricks 的 VO 面试中，除了算法实现，面试官还会关注：

1. 思路清晰度

能够清楚地解释滑动窗口的工作原理，让面试官理解你的设计思路。

2. 边界条件处理

考虑各种边界情况，如时间跨越、空队列、单次操作等。

3. 代码质量

写出清晰、简洁、可读性强的代码，注意变量命名和代码结构。

4. 扩展性思考

能够回答 follow-up 问题，展示对算法扩展性的理解。

Oavoservice 实时辅助服务

在这次 Databricks VO 面试中，我们的实时辅助系统发挥了关键作用：

快速思路提示：在候选人卡壳时，立即提供清晰的解题思路
步骤分解：将复杂问题分解为简单的步骤，降低理解难度
代码优化：提供最优的代码实现，确保时间和空间复杂度
心理支持：在关键时刻给予信心，帮助候选人稳定发挥

结语

Databricks 的 NG VO 面试题目虽然不复杂，但需要候选人在紧张环境下快速写出高质量代码。这正是 Oavoservice 实时辅助的价值：帮你在最关键的时刻，稳定、快速、正确。

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