Salesforce面试攻略：VO真题与OA面经
Salesforce 的面试流程通常始于简历筛选，主要考察候选人的项目经验、技术背景，以及是否与招聘职位的要求相匹配。我们非常看重候选人是否有使用 Salesforce 相关产品（如 Sales Cloud、Service Cloud、Experience Cloud 等）的实际经验。
通过简历筛选的申请人会进入第一轮的电话或视频面试。这一轮面试通常由招聘经理或团队中的资深成员负责，旨在评估候选人的专业技能、对 Salesforce 生态系统的理解以及其解决实际问题的能力。面试内容可能包括 Salesforce 开发（Apex、Lightning Web Components）、管理配置（流程自动化、权限管理）、以及对不同行业业务流程的理解。
成功通过第一轮面试的候选人会进入第二轮的多人面试（Superday 或 Panel Interview）。这一轮通常会有多个团队成员参与，包括产品经理、技术架构师或资深工程师，进行更全面的评估。面试内容会更深入地探讨：
技术细节：深入讨论你过往项目中的技术挑战和解决方案，例如如何优化复杂的 Apex 事务，或如何设计可扩展的 Lightning 组件。
情境题：面试官会提出一些业务场景或技术难题，以评估你的问题解决能力和创新思维。
团队协作：除了技术能力，我们同样重视候选人的沟通能力、团队协作精神和客户导向思维。在 Salesforce，我们强调跨部门合作，共同为客户创造价值。
整个面试过程，面试官不仅关注你的专业知识和实战能力，也十分重视你的持续学习意愿和适应变化的能力。
提及 Salesforce，多数人脑海中只会浮现“CRM 巨头”的标签。然而，其内部技术团队在 AI、云计算、微服务架构等前沿领域的投入与挑战性，早已达到甚至超越了传统互联网大厂的水准！正因如此，Salesforce 的面试风格也独树一帜：它不追求“算法内卷”，而是高度聚焦“系统落地能力”和“工程思维”，全方位检验候选人的实战工程素养。
本文，我们将结合多次面试辅助经验，整理出 Salesforce 高频真题，带你深入剖析每道题背后的核心考点和高效答题策略。
OA 面试题实例讲解
给你一个字符串 $S$，请你计算并返回 $S$ 中非空且不同的回文子序列的个数，由于答案可能很大，请你返回结果对 $10^9 + 7$ 取模后的值。
提示：子序列（subsequence）可以通过删除原字符串中的任意字符获得，且不改变其余字符的相对顺序，回文串（palindrome）是指正着读和倒着读都一样的字符串。
解题思路：
这道题虽然是计算回文子序列，但其子问题重叠的特性与原题（计算子序列出现次数）类似，都必须依赖动态规划来解决。
动态规划定义： 设 $DP[i][j]$ 表示在字符串 $S$ 的子串 $S[i..j]$ 中，非空且不同的回文子序列的数量。
目标： 我们需要求的是 $DP[0][N-1]$，其中 $N$ 是字符串 $S$ 的长度。
状态转移方程
我们通过子串的首尾字符 $S[i]$ 和 $S[j]$ 来分情况讨论：
| 情况 | 条件 | 转移方程（S[i..j]） | 解释 |
| Case 1 | $S[i] \neq S[j]$ | $DP[i][j] = DP[i+1][j] + DP[i][j-1] – DP[i+1][j-1]$ | 就像计算集合并集 $A \cup B = A + B – A \cap B$。$DP[i+1][j]$ 包含了所有不以 $S[i]$ 开头的回文子序列；$DP[i][j-1]$ 包含了所有不以 $S[j]$ 结尾的回文子序列。两者相加会重复计算 $DP[i+1][j-1]$（即不包含 $S[i]$ 和 $S[j]$ 的回文子序列），因此需要减去。 |
| Case 2 | $S[i] = S[j] = c$ | $DP[i][j]$ 的计算稍复杂，需要考虑字符 $c$ 在 $S[i+1..j-1]$ 中的位置。 | 此时新增的回文子序列包括：
a) 单字符 $c$ (数量 1)
b) 双字符 $cc$ (数量 1)
c) 由 $c$ 包裹的 $S[i+1..j-1]$ 中的回文子序列，即 $c$ + (回文子序列 of $S[i+1..j-1]$) + $c$ (数量 $DP[i+1][j-1]$)。 |
Case 2 细化（$S[i] = S[j] = c$）
为了避免重复计数，我们需要找到 $S[i+1..j-1]$ 中与 $S[i]$ 相同的字符第一次出现的位置 $L$ 和最后一次出现的位置 $R$。
$L$： $S[L] = c$, 且 $i < L$
$R$： $S[R] = c$, 且 $R < j$
| 子情况 | L 和 R 的关系 | 转移方程 | 解释 |
| Case 2.1 | $L$ 不存在 ($S[i+1..j-1]$ 中没有 $c$) | $DP[i][j] = 2 \cdot DP[i+1][j-1] + 2$ | 新的回文子序列：
1. 单字符 $c$ (1个)
2. 双字符 $cc$ (1个)
3. $c$ 包裹的 $S[i+1..j-1]$ 的回文子序列 ($DP[i+1][j-1]$ 个)。
4. $S[i+1..j-1]$ 中所有的回文子序列（即 $DP[i+1][j-1]$ 个） |
| Case 2.2 | $L = R$ ($S[i+1..j-1]$ 中只有一个 $c$) | $DP[i][j] = 2 \cdot DP[i+1][j-1] + 1$ | 相比 Case 2.1，只少了一个 $cc$ 序列（因为 $c$ 只有一个，不能形成 $cc$）。 |
| Case 2.3 | $L < R$ ($S[i+1..j-1]$ 中有两个或更多 $c$) | $DP[i][j] = 2 \cdot DP[i+1][j-1] – DP[L+1][R-1]$ | $2 \cdot DP[i+1][j-1] + 2$ 会多算了 $c$ 包裹的 $S[L..R]$ 的回文子序列。因为这些序列既可以由 $S[i]$ 和 $S[j]$ 包裹生成，也可以由 $S[L]$ 和 $S[R]$ 包裹生成。因此，需要减去 $S[L+1..R-1]$ 中回文子序列的数量 $DP[L+1][R-1]$。 |
边界条件
子串长度 $L=1$ ($i=j$)： $DP[i][i] = 1$ (单字符 $S[i]$ 自身)。
子串长度 $L=2$ ($i=j-1$)： $DP[i][i+1] = 2$ (如果 $S[i] \neq S[i+1]$) 或 $3$ (如果 $S[i] = S[i+1]$，即 $S[i], S[i+1], S[i]S[i+1]$ 三个)。
算法结构
从短子串开始，逐渐计算长子串（即遍历子串长度 $L=1$ 到 $N$）。
def countPalindromicSubsequences(S: str) -> int:
MOD = 10**9 + 7
N = len(S)
# DP[i][j] 存储 S[i..j] 的不同回文子序列数量
dp = [[0] * N for _ in range(N)]
# 1. 初始化 (L=1)
for i in range(N):
dp[i][i] = 1
# 2. 遍历子串长度 L
for L in range(2, N + 1):
# 遍历起点 i
for i in range(N - L + 1):
j = i + L - 1
# Case 1: S[i] != S[j]
if S[i] != S[j]:
# 容斥原理: dp[i+1][j] + dp[i][j-1] - dp[i+1][j-1]
# 加 MOD 是为了防止负数，然后取模
dp[i][j] = (dp[i+1][j] + dp[i][j-1] - dp[i+1][j-1] + MOD) % MOD
# Case 2: S[i] == S[j]
else:
c = S[i]
# 寻找 S[i+1..j-1] 中 c 的首次出现 L 和末次出现 R
L_idx = -1
R_idx = -1
# 寻找 L_idx
for k in range(i + 1, j):
if S[k] == c:
L_idx = k
break
# 寻找 R_idx
for k in range(j - 1, i, -1):
if S[k] == c:
R_idx = k
break
# Subcase 2.1: S[i+1..j-1] 中不存在 c (L_idx == -1)
if L_idx == -1:
# 2 * dp[i+1][j-1] + 2 (单字符 c 和双字符 cc)
dp[i][j] = (2 * dp[i+1][j-1] + 2) % MOD
# Subcase 2.2: S[i+1..j-1] 中只有一个 c (L_idx == R_idx)
elif L_idx == R_idx:
# 2 * dp[i+1][j-1] + 1 (少了一个 cc，因为只有一个 c)
dp[i][j] = (2 * dp[i+1][j-1] + 1) % MOD
# Subcase 2.3: S[i+1..j-1] 中有两个或更多 c (L_idx < R_idx)
else:
# 2 * dp[i+1][j-1] - dp[L_idx+1][R_idx-1] (减去重复计算的部分)
# 再次使用 (.. + MOD) % MOD 避免负数
dp[i][j] = (2 * dp[i+1][j-1] - dp[L_idx+1][R_idx-1] + MOD) % MOD
return dp[0][N-1]
VO 四轮面试细节
| 轮次 | 时长/级别 | 重点考察内容 | 核心技术点 |
| 第一轮 | 20 分钟行为 + 技术 | 高频系统设计： 如何设计一个高性能的自动完成（Auto-Complete）服务。 | 行为面试、Trie 树/搜索索引、分布式缓存、低延迟设计。 |
| 第二轮 | Director 级别 | 高阶行为面试： 深度探讨职业经历、领导力、解决冲突等。 | STAR 原则、领导力、文化契合度。 |
| 第三轮 | 技术面试 | 中等难度编码题： 处理字符串列表，实现数据清洗（去标点）和同义词/重复项查找（基于前后两个词是否相同来定义）。 | 字符串处理、哈希表/集合、数据预处理。 |
| 第四轮 | 系统设计 | 复杂调度系统设计： 设计一个可扩展的 Job Scheduler，能够定时、批量地向客户发送邮件/短信，并支持后续跟进逻辑。 | 消息队列、定时任务（Cron）、分布式调度、状态机设计。 |
面试准备
要顺利通过 Salesforce 面试，你需要提前做好以下准备：首先，技术上绝不能只停留在简单的增删改查（CRUD），要深入钻研复杂的系统设计题，特别是要理解在 Salesforce 独特的多租户（multi-tenant）架构下如何实现权限隔离，例如掌握基于角色的访问控制（RBAC）和字段级安全等概念。其次，行为面试（Behavioral Interview）至关重要，务必使用 STAR 框架来组织你的回答，不仅要描述事件，更要深入反思和总结“学到了什么”，避免敷衍了事。最后，针对性地准备非常高效，建议你复盘每一次面试，记录题目、考点和答题结构，并且最好能获取一份针对 Salesforce 重点的题库，将精力集中在高频的编码题和设计题上，特别是要了解像元数据驱动的权限模型（metadata-driven permission model）这类核心设计理念。
