Meta面试攻略：真题解答与OA面经

Meta Interview Prep: Questions & OA Walkthrough

Meta（前身为 Facebook）的面试流程通常始于简历筛选，旨在评估候选人的资格和相关经验。通过筛选的申请人会被邀请参加一到两轮在线编程测试（OA），重点考察编程技能和解决问题的能力，以此初步衡量候选人的技术水平。有时，OA 后还会有一个初步的筛选电话，用于评估文化契合度和沟通能力。

成功通过 OA 的候选人将进入一到两轮电话面试。这些面试主要通过实时解决技术问题来评估候选人的编码和解决问题的能力，同时也会讨论过往的项目经验，以判断候选人是否适合该职位并与 Meta 文化兼容。电话面试表现出色是进入下一阶段的关键。

最后是现场面试（Onsite Rounds），通常包含四轮面试，每轮时长约 45 分钟，全面评估候选人的技术和人际交往能力。这通常包括两轮编码面试、一轮系统设计面试和一轮行为面试。编码面试和系统设计面试会提出复杂的算法和设计问题，考察解决问题能力和系统可扩展性；行为面试则重点评估文化契合度。整个面试过程难度较高，非常注重对申请人综合能力的考察。

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技术岗类型

软件工程师

岗位职责：构建和维护Meta旗下产品（Facebook, Instagram, WhatsApp, Reality Labs等）的核心功能、用户界面、后端服务以及支撑这些产品的基础设施。

面试考察技术点：数据结构与算法（核心）、系统设计（中高级）、编程语言基础、排错能力(debugging)

数据科学家

岗位职责：利用数据分析、统计建模、因果推断和机器学习技术来理解用户行为、评估产品功能、识别增长机会以及支持战略决策。

面试考察技术点：SQL能力、统计学和概率、产品思维 (Product Sense)、机器学习基础，常见的ML算法原理。

研究科学家

专注于计算机科学的各个前沿领域进行深入研究，旨在推动技术边界，并将研究成果应用于Meta的产品和未来技术中

面试考察技术点：线性代数、概率论、微积分、算法、编程实现和实验能力、系统设计。

AI/ML工程师

岗位职责：设计、开发、部署和优化机器学习模型和系统，解决各种实际问题，例如个性化推荐、内容排名、广告优化、自然语言处理和计算机视觉。

面试考察技术点：ML算法、模型结构（特别是深度学习）、训练技巧和调优方法，数据 ingestion, 特征存储、模型训练、服务部署和监控，编程能力和数据处理。

核心关注领域

在准备 Meta 的软件工程师面试时，了解编程题目的类型分布会非常有启发性。对 LeetCode 数据的分析表明，面试非常侧重深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和双指针，这突出显示了 Meta 青睐处理复杂树和图遍历以及高效数组操作的题目。出人意料的是，与其他公司相比，Meta 的动态规划（Dynamic Programming）问题相对较少，而这类问题在科技公司面试中通常很常见。这种区别暗示着 Meta 更特别地侧重于确保候选人能熟练有效地在实际场景中处理数据结构。

技术考察点	面试中的占比
杂项(Misc)	12.3%
模拟(Simulation)	1.5%
双指针(Two Pointers)	15.4%
高级数据结构(Adv. Data Structure)	3.1%
回溯算法(Backtracking)	4.6%
基础数据机构与算法(Basic DSA)	18.5%
二分查找(Binary Search)	7.7%
堆(Heap)	6.2%
图(Graph)	0
动态规划(DP)	3.1%
深度优先搜索(DFS)	16.9%
广度优先搜索(BFS)	10.8%

在 Meta，编程面试题难度较高，但与 Google 等其他 FAANG 公司设定的标准一致。候选人经常会遇到涉及深度优先搜索（DFS）、双指针和广度优先搜索（BFS）的问题。与思科（Cisco）这样的公司相比，Meta 的面试题明显更难，要求候选人对高级问题解决技巧和最优解有扎实的理解。尽管难度很大，但它们与 FAANG 集团内其他顶尖科技巨头通常的难度水平相当。

若按题目的难度占比来分，仅有17.3%为简易题，中等难度题目占比高达67.3%，剩余的15.4%为高难度面试题。

面试题与技术考察难度

常见面试题	考察技术点	难易度
二叉树垂直顺序遍历	基础数据结构与算法、深度优先搜索、广度优先搜索	中等难度
有效的单词缩写	双指针	容易
嵌套列表权重总和	深度优先搜索、广度优先搜索	中等难度
二叉树的最低公共祖先 III	双指针	中等难度
删除最少部分以生成有效括号	基础数据结构与算法	中等难度
两个稀疏向量的点积	双指针	中等难度
有效回文 II	杂项、双指针	容易
带权重的随机选取	二分查找，双指针	中等难度
海景建筑	杂项	中等难度
基础计算器 II	基础数据结构与算法	中等难度

Meta OA（在线评估）

Meta针对软件工程师职位的在线测评（OA），是其招聘流程中设置的一个关键的早期评估环节。其核心目的在于高效地对大量应聘者进行初步的技术筛选。鉴于Meta收到的求职申请数量庞大，尤其是在工程师岗位上，通过自动化的OA可以规模化地评估候选人的基础技术能力，从而在进入成本更高、耗时更长的后续面试阶段之前，识别出那些具备必要技术基础的候选人。这有助于确保后续面试资源的有效利用。

E3 入门级

考察要点： 重点考察基础的编程能力、对核心数据结构和算法的理解以及解决简单问题的能力。面试官会关注你写出正确、基本有效率的代码。沟通解题思路的能力也很重要。
技术侧重： 数组、链表、字符串、栈、队列、哈希表、基础树和图的遍历（BFS/DFS）。问题难度通常对应 LeetCode Easy 到 Medium 的中等偏易部分。
常见面试题：
1. 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。 (Two Sum)
2. 判断一个字符串是否是有效的括号序列。 (Valid Parentheses)
3. 反转一个单链表。 (Reverse Linked List)
4. 实现一个队列，只使用栈的操作。 (Implement Queue using Stacks)
5. 在一个二维网格中，统计岛屿的数量。 (Number of Islands – 基础版)

E4 中级软件工程师

考察要点： 要求更扎实的编码功底，能独立解决中等难度的算法问题，并考虑多种解法和优化。开始触及一些简单的系统设计概念，能讨论代码在并发或一定规模下的考虑。
技术侧重： 复杂链表操作、二叉树（遍历、平衡、搜索）、图的常见算法（Dijkstra, Floyd等基础）、动态规划入门、回溯法、双指针等。问题难度对应 LeetCode Medium 到 Medium Plus 部分。可能会引入非常基础的系统设计概念。
常见面试题：
1. 合并 k 个已排序的链表。 (Merge k Sorted Lists)
2. 找到二叉树中两个节点的最低公共祖先。 (Lowest Common Ancestor of a Binary Tree)
3. 实现字符串查找函数 strStr()。 (Implement strStr())
4. 给出一组不重叠的区间，插入一个新的区间到这些区间中，并合并所有重叠的区间。 (Insert Interval and Merge Intervals)
5. 计算不同路径的数量（有障碍物）。 (Unique Paths II – 动态规划入门)

E5 高级 (Senior Software Engineer)

考察要点： 要求精通常见数据结构和算法，能够解决复杂（对应 LeetCode Hard）的编程问题，并能给出最优解，进行详细的时间和空间复杂度分析。系统设计能力成为重要的考察点，需要能够设计一个中等规模的系统，讨论组件选择、扩展性、可靠性等。需要展现一定的技术领导力和判断力。
技术侧重： 高级树结构（Trie, Segment Tree等）、复杂图算法、更深入的动态规划、位运算、系统设计基础（缓存、数据库选择、负载均衡、消息队列等）。编码问题对应 LeetCode Hard 难度。系统设计考察对常见分布式系统概念的理解。
常见面试题：
- 编码题：
  1. 序列化和反序列化二叉树。 (Serialize and Deserialize Binary Tree)
  2. 寻找最长递增子序列的长度，并可能要求输出其中一个序列。 (Longest Increasing Subsequence)
  3. 词语拆分 II (Word Break II – 复杂回溯/动态规划)
- 系统设计题：
  1. 设计一个 URL Shortener (短链系统)。
  2. 设计一个 Rate Limiter (限流系统)。
  3. 设计一个在线文档协同编辑系统 (简化版)。

E6 资深软件工程师

考察要点： 要求在计算机科学某个领域或多个领域有深厚的造诣，能解决高度复杂或开放性的编程问题，提出创新或 highly optimized 的解决方案。系统设计是核心考察点，需要能够设计复杂、大规模、高可用、可容错的分布式系统，深入讨论技术选型、架构权衡、一致性、CAP理论、监控等。需要展现出卓越的技术领导力、跨团队协作和解决模糊问题的能力。
技术侧重： 极致的算法优化、分布式系统原理、大规模数据处理、一致性模型、容错机制、系统安全性、性能调优等。编码问题难度极高，可能需要结合多种技术或对问题有独到见解。系统设计是开放式的大规模系统设计。
常见面试题：
- 编码题：
  1. 设计一个支持高效插入、删除和获取随机元素（每个元素被选中的概率相等）的数据结构。 (Insert Delete GetRandom O(1) – 变种，可能要求 O(1) 平均或最坏时间复杂度)
  2. 在一个无限 stream 中采样 k 个元素，要求每个元素被采样的概率相等。 (Reservoir Sampling)
  3. 寻找二维矩阵中最长的连续递增路径。 (Longest Increasing Path in a Matrix)
- 系统设计题：
  1. 设计 Facebook Newsfeed (全面考虑排序、存储、推送、一致性等)。
  2. 设计一个分布式任务调度系统。
  3. 设计一个全球范围内的分布式缓存系统。
  4. 设计一个通知系统，需要处理亿万用户和海量通知。

行为面试 (BQ)

Meta 的行为面试不像技术面试那样主要看你的硬技能（比如写代码、算法），它更侧重于了解你的软实力和你这个人是怎么做事的。他们想通过问你过去具体发生过的事情，来预测你将来在 Meta 遇到类似情况会怎么处理。

问：你能说说你啥时候在一个项目里遇到过很大的变化，然后你是怎么适应的吗？

答：这个问题主要是想看看你能不能灵活应对项目里优先级或者技术的变动。你可以讲讲当时那种变化特别关键的场景，重点说说你是怎么变通的，怎么解决问题的，还有你是怎么带着项目走到成功的。

问：讲讲你带过的一个项目，那个项目里有很多不同的合作方（利益相关者）？

答：这块儿主要考察你的领导力和沟通能力。说说你是怎么处理各种不同意见和期望的，怎么确保项目方向一致，按时交付，同时还能跟这些合作方都保持良好关系的。

问：描述一下你某个项目搞砸了的经历，你是怎么处理的？

答：这个是看你的抗压能力和责任心。你可以具体讲一个失败的例子，说说你从中学到了啥，当时是怎么应对那个失败的，以及后来采取了什么措施来避免再出现类似的问题。

团队合作行为面试问题和回答参考

问：有没有过跟团队一起，时间特别紧，要实现一个特别复杂的功能的经历？当时是怎么搞定的？

答：这里想了解你面对技术和人际协作上的挑战是怎么处理的。重点说说有效的沟通、怎么分工、怎么排优先级，这些是不是特别关键。还可以提提你们的解决方案是怎么提升产品功能和团队默契的。

问：讲一个你和团队成员意见不一致的项目经历，你是怎么处理那种情况的？

答：这块儿强调的是同理心和倾听能力。你可以说说大家是怎么讨论不同看法的，最后又是怎么找到一个既有创意又有效的方案，而且大家都挺满意的。

问：考虑到Meta的使命是让大家能建立社区，把世界连得更紧密，你能讲讲有没有哪个经历是你设计了一个方案，能满足各种不同用户需求的？

答：说说你是怎么去理解不同用户的视角和需求的。举点具体的例子，比如你在软件里做了哪些功能或者调整，是为了服务更广泛的用户群体，从而体现了你做的东西是符合Meta的那个连接世界的使命的。

岗位特定行为面试问题和回答参考

问：时间特别赶的时候，你有实现过某个功能吗？时间这么紧，你是怎么保证软件质量的？

答：说说你当时是怎么做优先级排序和时间管理的，特别是怎么平衡速度和质量的。可以提一些帮你提高效率的工具或者方法，比如敏捷开发啊，自动化测试啥的。

问：有没有过跟多个团队协作的项目？不同团队意见不合或者有冲突的时候，你是怎么处理的？

答：解释一下你用了哪些沟通和人际技巧来协调团队关系。举些具体的例子，说说你是怎么通过同理心、认真倾听和解决问题来达成共识或者做出一个让大家都能接受的折衷方案的。

问：Meta挺看重创新。你能讲讲有没有哪个时候，你为了解决问题，在技术上做了一些突破性的尝试？

答：重点讲一个你过去的项目，那时候创新思维特别重要。说说当时的挑战是什么，你用了什么有创意或者比较规避常理的方法，结果怎么样。还可以提一下这个经历是怎么跟Meta那个建立社区、连接世界的使命挂钩的。

面试准备

Meta的面试通关绝不是简单的刷题就能应对，合理的策略是提前做准备或求助于社区如Reddit等，看是否有人参加过同样岗位的经验分享，条件允许的情况下最好是找有经验的老师、学长进行请教，甚至是反复模拟训练，通过一些内部渠道提前拿到各个面试环节的最新真题，而CSOAsupport则是为北美程序员面试训练而生的平台，通过我们在大厂在职的成员和以往代面、面试辅导过程中所积累的真题经验，能帮你轻松斩获心仪的Offer。

Meta VO面试题样例

题目1：有这样一个列表结构，它里面既有普普通通的整数，也有‘列表套列表’（也就是我们常说的嵌套数组）。这里头有个规矩：每个整数对最终总和的贡献，可不是一视同仁的，而是要乘以它所在的‘深度’。打个比方，最外层的那些整数，它们的深度就是1；如果再往里钻一层，那里的整数深度就成了2，以此类推，越往里，深度值越大。我们的任务就是要算出所有这些整数的总和，而且每个整数都得按照它所在的深度来‘加权’计算。

解题思路：

这道题听起来是不是有点像在玩寻宝游戏？每个宝藏（整数）的价值取决于它藏在第几层地底（深度）。咱们得把每个宝藏挖出来，然后乘以它所在的那层深度，最后把所有的“加权宝藏”价值加起来。

核心思想：

遍历： 我们得把这个嵌套列表里的所有元素都一个不落地找出来。
深度追踪： 这是关键！每当我们进入一个子列表，深度就得加1；每当我们处理完一个子列表，从里面出来，深度就得减1。这样，我们就能时刻知道当前处理的整数身处何方。
累加： 找到整数，乘以当前深度，然后加到总和里。

解题过程（以Python为例，因为它表达嵌套结构很直观）：

想象一下，我们手里拿着一张探宝地图，上面画着这样的结构：[[1,1],2,[1,1]]

第一种解法：递归大法（最常用，也最优雅）

递归就像一个懂事的侦察兵，它知道如何层层深入，也能准确地返回上一层。

函数设计： 我们需要一个函数，比如叫做 calculate_weighted_sum(nested_list, depth)。
- nested_list：当前要处理的列表（可能是顶层，也可能是子列表）。
- depth：当前列表的深度。
递归逻辑：
1. 初始化： 设一个 total_sum = 0，用来累积总和。
2. 遍历当前列表： 循环 nested_list 里的每一个 element。
  - 如果 element 是一个整数 (int)：
    - 恭喜你，找到宝藏了！它的价值是 element * depth。
    - 把这个价值加到 total_sum 里。
  - 如果 element 是一个列表 (list)：
    - Aha！又是一个藏宝洞！这意味着我们要进入更深一层。
    - 调用我们自己，也就是递归调用 calculate_weighted_sum(element, depth + 1)。
    - 把这次递归调用返回的结果（子列表的加权和）加到 total_sum 里。
3. 返回： 当循环结束，说明当前列表的所有元素都处理完了，返回 total_sum。
初始调用： 第一次调用时，当然是从最顶层开始，深度是1。所以你会这样调用：calculate_weighted_sum(your_main_nested_list, 1)。

举个栗子（[[1,1],2,[1,1]]）：

调用： calculate_weighted_sum([[1,1],2,[1,1]], 1)
- total_sum = 0
- 处理 [1,1] (第一个元素): 发现是个列表！
  - 递归调用： calculate_weighted_sum([1,1], 2)
    - sub_total_sum = 0
    - 处理 1: 整数， 1 * 2 = 2。 sub_total_sum 变成 2。
    - 处理 1: 整数， 1 * 2 = 2。 sub_total_sum 变成 2 + 2 = 4。
    - 返回 4
  - total_sum 变成 0 + 4 = 4。
- 处理 2 (第二个元素): 发现是整数！
  - 2 * 1 = 2。
  - total_sum 变成 4 + 2 = 6。
- 处理 [1,1] (第三个元素): 发现是个列表。
  - 递归调用： calculate_weighted_sum([1,1], 2)
    - （同上，这次调用也会返回 4）
  - total_sum 变成 6 + 4 = 10。
- 返回 10

递归在这时就用的恰到好处，它自己会一层层钻进去，又一层层退出来，完美地保持了深度的追踪。

第二种解法：迭代大法（配合栈或队列）

虽然递归很美，但有时候我们可能更偏爱迭代，因为它更直观地控制了流程，避免了某些语言的递归深度限制。

数据结构： 我们需要一个栈（或者队列，具体看遍历顺序，这里用栈更自然）来存放待处理的元素和它们的深度。栈的特性是“后进先出”，非常适合这种“钻入-弹出”的场景。
栈中元素： 栈里存放的不是单个元素，而是一个“元组”或“对”，比如(element, current_depth)。
迭代逻辑：
1. 初始化： total_sum = 0。
2. 准备栈： 将顶层列表中的所有元素及其初始深度1压入栈中。注意，我们通常是倒序压入，这样循环弹出时会按正序处理。
3. 循环： 只要栈不为空，就一直循环：
  - 弹出： 从栈顶弹出一个 (current_element, current_depth)。
  - 判断类型：
    - 如果 current_element 是整数：
      - total_sum += current_element * current_depth。
    - 如果 current_element 是列表：
      - 这意味着我们要“进入”这个子列表。
      - 将这个子列表中的所有元素，连同新的深度 current_depth + 1，再次压入栈中。同样，倒序压入，以保持处理顺序。
何时结束： 当栈为空时，所有元素都已处理完毕，total_sum 就是最终结果。

举个栗子（[[1,1],2,[1,1]]）：

初始化： total_sum = 0
压栈（初始）：
- stack = []
- stack.append(([1,1], 1)) （假设我们能直接把列表作为整体压入）
- stack.append((2, 1))
- stack.append(([1,1], 1))
- 现在 stack = [([1,1], 1), (2, 1), ([1,1], 1)] （注意这里为了简化，我们假设列表是整体压入，实际操作中可能需要先将顶层列表的元素逐个压入）
为了更准确地模拟，我们初始时应该这样：
- stack = []
- 遍历 [[1,1],2,[1,1]]：
  - 将 ([1,1], 1) 压入
  - 将 (2, 1) 压入
  - 将 ([1,1], 1) 压入
- 这样，当我们弹出时，会先处理 ([1,1], 1)，然后是 (2, 1)，最后是 ([1,1], 1)。
更严谨的初始压栈： stack = [(element, 1) for element in nested_list[::-1]] （倒序压入，保证弹出时是正序）
循环：
- 弹出 ([1,1], 1)： 这是一个列表！
  - 将 (1, 2) 压入栈
  - 将 (1, 2) 压入栈
  - stack = [(2, 1), ([1,1], 1), (1, 2), (1, 2)]
- 弹出(1, 2)： 这是一个整数！ total_sum += 1 * 2 = 2。
- 弹出(1, 2)： 这是一个整数！ total_sum += 1 * 2 = 4。
- 弹出 (2, 1)： 这是一个整数！ total_sum += 2 * 1 = 6。
- 弹出 ([1,1], 1)： 这是一个列表！
  - 将 (1, 2) 压入栈
  - 将 (1, 2) 压入栈
  - stack = [(1, 2), (1, 2)]
- 弹出 (1, 2)： 这是一个整数！ total_sum += 1 * 2 = 8。
- 弹出 (1, 2)： 这是一个整数！ total_sum += 1 * 2 = 10。
- 栈为空，循环结束。

最终结果也是 10。

题目2：“我们拿到一个字符串 $Q$ ，它只由小括号 () 和中括号 [] 组成。要判断这样一个字符串是否‘正确’，有以下几条规则：

(a) 如果字符串是空的，那它就是‘正确’的。 (b) 如果字符串 $A$ 和字符串 $B$ 都是‘正确’的，那么将它们拼接起来形成的字符串 $A B$ 也是‘正确’的。 (c) 如果字符串 $A$ 是‘正确’的，那么在它外面套上小括号 (A) 或者中括号 [A]之后，形成的字符串也是‘正确’的。”

解题思路：

这段定义其实是描述了一种递归的结构，非常类似于我们定义“合法的算术表达式”或者“合法的XML/HTML标签”的方式。

(a) 空字符串是正确的： 这条规则非常重要，它是递归的“基准情况”（base case）。想象一下，如果你没有任何括号，那自然是“正确”的，因为它不包含任何“错误”的匹配。这就像盖房子，一块空地本身就是合法的，你可以在上面开始建造。
(b) 正确字符串的拼接： 这条规则说明了“串联”的正确性。如果 $A$ 是一个完整的、匹配良好的结构， $B$ 也是一个完整的、匹配良好的结构，那么把它们挨着放一起，当然也还是匹配良好的。例如，如果 () 是正确的， $[]$ 也是正确的，那么 ()[] 就是正确的。这就像你盖了两间独立的合法房子，把它们挨着放，仍然是两间合法的房子。
(c) 正确字符串的封闭： 这条规则说明了“嵌套”的正确性。如果 $A$ 本身是一个正确的、匹配的结构，那么把它整个包裹在一对匹配的括号 () 或 [] 里面，这个新的结构仍然是正确的。例如，如果 () 是正确的，那么 (()) 和 [()] 都是正确的。这就像你在一个合法的房子外面又加了一圈合法的围墙，整个建筑仍然是合法的。