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Databricks VO 面试经验分享：哈希表设计题 - Oavoservice

2025-09-05

🎤 Databricks SDE 0905 面经 VO

👩‍💻 Candidate 在 Databricks VO coding 环节遇到了设计题 —— 哈希表访问频率统计。

依然是华人面试官，不是烙印就是好评！

📋 题目要求

设计一个哈希表，哈希表中用 put 和 get 操作。哈希表如何存储的不需要关心，也不需要实现。关键是对于 get 和 put 操作，需要返回过去5分钟内的每秒的平均访问次数。

❓ 问题分析

第一个关键的就是时间的获取：如何获取秒的信息，是否可以使用 python 的 library 还是假设有一个 api 可以获取当前的秒？

→ 可以直接使用 python 的 time 库获取秒的信息。

💡 思路设计

可以使用滑动窗口算法，滑动窗口里面存储 (second, visit time)。

在 init 方法中：构建一个双端队列 dq 以及对应的访问次数 visitCount（get 和 put 一样的，只考虑一个，另外一个的操作直接复制粘贴即可）
在 get 方法中：
- 如果 dq 不为空且队尾的 second 等于当前 second，那么直接将队尾的 visit time 加一
- 否则，将 (current second, 1) 加入到队列中
- visitCount 自增加一
- 将与当前时间超过 300 的数据删除（访问队首，如果大于 300 就弹出队首并且更新 visitCount，一直到队列为空或者不符合条件）
在 measure 方法中：
- 首先执行 3(d) 操作
- 直接返回 visitCount / 300

⏳ 面试一开始，Candidate 有点紧张，盯着题目发愣。

👉 就在关键时刻，OAVOSERVICE 实时辅助系统上线！

我们马上给出滑动窗口的核心思路：

1️⃣ 使用双端队列维护时间窗口
2️⃣ 每次操作时更新当前秒的访问次数
3️⃣ 自动清理超过5分钟的历史数据
4️⃣ 计算平均访问频率

几秒钟之内，Candidate 就清晰地抓住了核心思路，迅速实现代码 ✅。

💻 代码实现

import time
from collections import deque

class HashTableWithFrequency:
    def __init__(self):
        # 双端队列存储 (second, visit_count)
        self.dq = deque()
        # 总访问次数
        self.visit_count = 0
    
    def put(self, key, value):
        # 更新访问记录
        self._update_access()
        # 这里可以添加实际的哈希表put逻辑
        pass
    
    def get(self, key):
        # 更新访问记录
        self._update_access()
        # 这里可以添加实际的哈希表get逻辑
        return None
    
    def _update_access(self):
        current_second = int(time.time())
        
        # 如果队列不为空且队尾是当前秒，增加访问次数
        if self.dq and self.dq[-1][0] == current_second:
            self.dq[-1] = (current_second, self.dq[-1][1] + 1)
        else:
            # 否则添加新的秒记录
            self.dq.append((current_second, 1))
        
        self.visit_count += 1
        
        # 清理超过5分钟(300秒)的数据
        while self.dq and current_second - self.dq[0][0] > 300:
            removed_count = self.dq.popleft()[1]
            self.visit_count -= removed_count
    
    def measure(self):
        # 先清理过期数据
        current_second = int(time.time())
        while self.dq and current_second - self.dq[0][0] > 300:
            removed_count = self.dq.popleft()[1]
            self.visit_count -= removed_count
        
        # 返回过去5分钟内的平均每秒访问次数
        return self.visit_count / 300.0

🔍 算法分析

时间复杂度：O(1) 平均情况下，最坏情况 O(k)，其中 k 是需要清理的过期记录数
空间复杂度：O(300) = O(1)，最多存储300秒的记录
核心思想：滑动窗口 + 双端队列，自动维护时间窗口内的访问统计

📊 测试用例

# 测试代码
ht = HashTableWithFrequency()

# 模拟一些操作
ht.put("key1", "value1")
ht.get("key1")
ht.put("key2", "value2")

# 测量访问频率
frequency = ht.measure()
print(f"过去5分钟平均每秒访问次数: {frequency}")

面试官看完直接点头："Great solution! The sliding window approach is optimal."

Candidate 成功拿下这一轮 🎉。

✨ 这就是 OAVOSERVICE 实时 VO 辅助的威力：

不是死记硬背题库，而是帮你在最关键的时刻，快速理清思路，稳定发挥，稳稳过关！

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. 系统设计思维

能够从系统角度思考问题，考虑时间窗口、数据清理、性能优化等实际工程问题。

2. 数据结构选择

合理选择数据结构（双端队列）来高效实现滑动窗口算法。

3. 边界条件处理

考虑各种边界情况，如空队列、时间边界、并发访问等。

4. 代码可读性

写出清晰、模块化的代码，将核心逻辑封装在独立的方法中。

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，立即提供滑动窗口的核心思路
数据结构指导：推荐使用双端队列来高效实现时间窗口管理
代码优化：提供最优的代码实现，确保时间和空间复杂度
工程思维：引导候选人从系统设计角度思考问题

结语

哈希表访问频率统计虽然是一道设计题，但在面试的紧张环境下，能够快速理清思路并正确实现并不容易。这就是为什么我们的实时辅助服务如此重要。

如果你正在准备 Databricks 或其他公司的技术面试，欢迎联系 Oavoservice。我们拥有丰富的面试经验和专业的辅助团队，能够在你最需要的时候提供及时有效的帮助。

Oavoservice - 让每一次面试都成为成功的机会！

需要辅助的同学随时dd哦，vo开始前支持mock！