Google VO 面试经验分享：流式单词生成器MyWordProducer - Oavoservice

Google VO 面经 2025-09-08

日期：2025-09-08

面试类型：Google VO（远程）

职位：SDE New Grad

面试氛围

这次 Google VO 面试整体氛围专业、直接，面试官没有过多铺垫，开场便迅速抛出一道带有工程味道的算法题。候选人略显紧张，但在 Oavoservice 实时辅助的陪伴下，迅速稳定节奏。

Coding 原题：MyWordProducer

题目要求：

设计一个类 MyWordProducer：

• 初始化时传入字典（如 { "foo", "bar" }）
• 每次调用 produceWord(char c)，会把字符接入内部缓冲区
• 如果缓冲区末尾匹配字典里的某个单词，则返回该单词
• 否则返回 Optional.empty()

示例调用：

MyWordProducer producer = new MyWordProducer(Set.of("foo", "bar"));
producer.produceWord('a'); // Optional.empty
producer.produceWord('b'); // Optional.empty
producer.produceWord('c'); // Optional.empty
producer.produceWord('f'); // Optional.empty
producer.produceWord('d'); // Optional.empty
producer.produceWord('r'); // Optional[bar]
producer.produceWord('o'); // Optional.empty
producer.produceWord('r'); // Optional.empty
producer.produceWord('o'); // Optional[foo]

Oavoservice 实时辅助思路

候选人一开始没抓住关键点，我们的系统立即提示：

要维护一个滑动窗口/缓冲区，并不断检测是否匹配字典中的单词。

思路分解：

• 用 StringBuilder 保存输入流
• 每次追加新字符
• 保证缓存不超过字典中最长单词的长度
• 检查缓冲区的后缀是否在字典中，若匹配返回单词

这样逻辑清晰，几分钟内候选人写出了正确代码。

代码实现 (Java)

import java.util.*;

class MyWordProducer {
    private final Set dictionary;
    private final StringBuilder buffer;
    private final int maxLen;

    public MyWordProducer(Set dictionary) {
        this.dictionary = dictionary;
        this.buffer = new StringBuilder();
        this.maxLen = dictionary.stream().mapToInt(String::length).max().orElse(0);
    }

    public Optional produceWord(Character c) {
        buffer.append(c);
        if (buffer.length() > maxLen) {
            buffer.delete(0, buffer.length() - maxLen);
        }
        for (String word : dictionary) {
            if (buffer.toString().endsWith(word)) {
                return Optional.of(word);
            }
        }
        return Optional.empty();
    }

    public static void main(String[] args) {
        MyWordProducer producer = new MyWordProducer(Set.of("foo", "bar"));
        System.out.println(producer.produceWord('a')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('b')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('c')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('f')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('d')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('r')); // bar
        System.out.println(producer.produceWord('o')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('r')); // empty
        System.out.println(producer.produceWord('o')); // foo
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(|dict| × L)，其中 L = 最大单词长度
• 空间复杂度：O(L)，仅保存最近的输入流

可以用 Trie 优化，将复杂度降为 O(L)。

Follow-up

如果字典很大，如何优化？

用 Trie 或 Aho-Corasick 自动机加速匹配。

如果输入流无限增长？

保留最近的 L 长度窗口即可，避免内存膨胀。

面试官考察点

• 字符串匹配技巧（后缀匹配/滑动窗口）
• 复杂度意识（大字典下的性能）
• 代码健壮性（边界条件处理）
• 扩展性思维（是否考虑 Trie 优化）

Oavoservice 实时辅助亮点

• 及时点拨候选人"只需维护后缀窗口"
• 提供代码模板和复杂度分析
• 提前提示 follow-up 方向，避免被问懵

候选人最终 bug-free 高速完成，面试官表示满意。

算法详解

流式单词生成器是一道经典的流式数据处理算法题，考察候选人对字符串匹配和滑动窗口的理解。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：

1. 滑动窗口设计：维护一个固定大小的缓冲区，只保留最近输入的字符
2. 后缀匹配：检查缓冲区末尾是否匹配字典中的任何单词
3. 内存优化：限制缓冲区大小，避免内存无限增长
4. 高效查找：使用合适的数据结构加速匹配过程

代码实现

import java.util.*;

class MyWordProducer {
    private final Set dictionary;
    private final StringBuilder buffer;
    private final int maxLen;

    public MyWordProducer(Set dictionary) {
        this.dictionary = dictionary;
        this.buffer = new StringBuilder();
        this.maxLen = dictionary.stream().mapToInt(String::length).max().orElse(0);
    }

    public Optional produceWord(Character c) {
        buffer.append(c);
        // 保持缓冲区大小不超过最长单词长度
        if (buffer.length() > maxLen) {
            buffer.delete(0, buffer.length() - maxLen);
        }
        
        // 检查后缀是否匹配字典中的单词
        for (String word : dictionary) {
            if (buffer.toString().endsWith(word)) {
                return Optional.of(word);
            }
        }
        return Optional.empty();
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(|dict| × L) - 每次调用需要遍历字典并检查后缀
• 空间复杂度：O(L) - 只保存最近L个字符

优化方案

对于大字典，可以使用Trie树优化：

class TrieNode {
    Map children = new HashMap<>();
    boolean isEndOfWord = false;
}

class OptimizedWordProducer {
    private final TrieNode root;
    private final StringBuilder buffer;
    private final int maxLen;

    public OptimizedWordProducer(Set dictionary) {
        this.root = new TrieNode();
        this.buffer = new StringBuilder();
        this.maxLen = dictionary.stream().mapToInt(String::length).max().orElse(0);
        
        // 构建Trie树
        for (String word : dictionary) {
            insertWord(word);
        }
    }

    private void insertWord(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            node.children.putIfAbsent(c, new TrieNode());
            node = node.children.get(c);
        }
        node.isEndOfWord = true;
    }

    public Optional produceWord(Character c) {
        buffer.append(c);
        if (buffer.length() > maxLen) {
            buffer.delete(0, buffer.length() - maxLen);
        }
        
        // 使用Trie树查找
        String current = buffer.toString();
        for (int i = 0; i < current.length(); i++) {
            String suffix = current.substring(i);
            if (searchInTrie(suffix)) {
                return Optional.of(suffix);
            }
        }
        return Optional.empty();
    }

    private boolean searchInTrie(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (!node.children.containsKey(c)) {
                return false;
            }
            node = node.children.get(c);
        }
        return node.isEndOfWord;
    }
}

面试技巧分享

在 Google 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，如空字典、单字符输入、缓冲区溢出等。

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. 优化思维

能够主动提出优化方案，如Trie树、Aho-Corasick等高级数据结构。

Oavoservice 实时辅助服务

在这次 Google 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
• 代码模板：提供完整的代码实现模板，确保代码质量
• 复杂度分析：帮助候选人理解算法的时间和空间复杂度
• Follow-up准备：提前准备优化方案，应对面试官的深入提问

结语

这道 Google VO 题目不仅考察了算法实现，还非常关注候选人对扩展性和优化思路的把握。在紧张的环境下，有 Oavoservice 实时辅助，候选人能够快速锁定思路，稳定完成实现。

如果你也在准备 Google 或其他一线大厂的 OA/VO 面试，欢迎联系Coding0201 Oavoservice。

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