Lyft SDE2 Phone Screen 面经 | 大型后端项目 + MaxStack 算法题

Lyft作为共享出行领域的独角兽公司，其技术面试以注重实际工程能力和系统设计思维著称。今天分享一次SDE2 Phone Screen的完整面经，涵盖项目经验分享、系统设计讨论和算法实现。

面试流程概览

整个Phone Screen持续约45分钟，主要分为三个部分：

1. 自我介绍 & 项目经历（15分钟）
2. 系统设计讨论（10分钟）
3. Coding算法题（20分钟）

第三部分：Coding算法题 - MaxStack

题目要求

实现一个支持以下操作的栈：

• push(val) - 入栈
• pop() - 出栈
• peek() - 查看栈顶
• is_empty() - 判断是否为空
• get_max() - 获取最大值

要求：所有操作的时间复杂度为O(1)

解题思路

我很快想到了经典的双栈解法：

• 一个栈存储实际值
• 另一个栈存储对应的最大值

代码实现

class MaxStack:
    def __init__(self):
        self.stack = []      # 存储实际值
        self.max_stack = []  # 存储最大值
    
    def push(self, val):
        self.stack.append(val)
        if not self.max_stack or val >= self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.append(val)
        else:
            self.max_stack.append(self.max_stack[-1])
    
    def pop(self):
        if not self.stack:
            raise IndexError("Stack is empty")
        self.max_stack.pop()
        return self.stack.pop()
    
    def peek(self):
        if not self.stack:
            raise IndexError("Stack is empty")
        return self.stack[-1]
    
    def is_empty(self):
        return len(self.stack) == 0
    
    def get_max(self):
        if not self.stack:
            raise IndexError("Stack is empty")
        return self.max_stack[-1]

Edge Cases处理

面试官引导我思考各种边界情况：

• 空栈操作：pop、peek、get_max时的异常处理
• 递增递减序列：验证最大值更新的正确性
• 多个最大值：确保重复最大值时的行为
• 负数处理：验证负数情况下的逻辑

代码优化

我主动提到了以下优化方向：

• 增加详细注释
• 改善变量命名
• 格式化代码结构

面试官认可这已经是最优解，体现了良好的代码质量意识。

面试收尾

面试官反馈

面试官表示：

"你完成得很快很干净，问题本身难度不大，主要考察思路是否清晰。"

自由提问环节

我询问了以下问题：

• 公司位置：面试官在Manhattan办公
• 工作日常：上午专注写代码，下午多会议

面试总结与建议

成功要素

1. 项目经验丰富：有具体的技术指标和业务成果
2. 反思能力强：能够坦诚分享失败经验和改进方案
3. 算法基础扎实：快速识别经典问题并给出最优解
4. 沟通表达清晰：能够有条理地解释技术方案

备考建议

• 准备项目故事：用STAR方法组织项目经历
• 练习经典算法：熟练掌握栈、队列、哈希表等基础数据结构
• 系统设计基础：了解分布式系统的基本概念
• 模拟面试：提前练习技术表达和问题回答

结语

Lyft的Phone Screen注重候选人的实际工程能力和技术深度。通过这次面试，我深刻体会到：扎实的技术基础 + 清晰的项目经验 + 良好的沟通能力是成功的关键。

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