Meta SDE 面经：机架分配 + 餐厅座位管理 + 洗牌算法 + Kafka BQ 深挖

第一轮：印度裔面试官

先问了 GenAI 辅助开发的经历，重点追问：

AI 生成代码的风险
幂等性
重复重试
测试保障

之后做机架分配系统设计：把服务器分配到满足功率要求、且剩余容量最小的机架上。

我先讲了 O(R) 遍历，再用 TreeMap 的 ceilingKey 优化到 O(log R)。

from bisect import bisect_left, insort

class RackAllocator:
    """racks 按 (剩余容量, rack_id) 有序存储，等价于 Java 的 TreeMap / TreeSet"""
    def __init__(self, capacities):
        self.racks = sorted((cap, rid) for rid, cap in enumerate(capacities))

    def allocate(self, power):
        i = bisect_left(self.racks, (power, -1))   # 第一个剩余容量 >= power 的机架
        if i == len(self.racks):
            return -1
        cap, rid = self.racks.pop(i)
        insort(self.racks, (cap - power, rid))
        return rid

Python 的 list 插入是 O(R)，生产中可以用 sortedcontainers.SortedList 或平衡树，查找和更新都是 O(log R)。

第二轮：白人面试官 —— 餐厅座位管理

用 TreeMap 按座位数索引空桌，快速找到「能坐下且最小」的空桌。
满座时，客人进入 FIFO 队列；有桌子释放后，从队头重新尝试分配。

追问：队头是 8 人，但现在只释放了一张 4 人桌，怎么办？

回答：FIFO 不能跳队，只能等大桌。整桌分配，不拆座；碎片化问题不考虑。

from bisect import bisect_left, insort
from collections import deque

class Restaurant:
    def __init__(self, tables):                  # tables: {table_id: 座位数}
        self.size = dict(tables)
        self.free = sorted((s, tid) for tid, s in tables.items())
        self.queue = deque()                     # (party_id, 人数)

    def _take_table(self, people):
        i = bisect_left(self.free, (people, -1)) # 能坐下的最小桌
        return self.free.pop(i)[1] if i < len(self.free) else None

    def arrive(self, party_id, people):
        table = None if self.queue else self._take_table(people)  # 有人排队就不能插队
        if table is None:
            self.queue.append((party_id, people))
        return table

    def release(self, table_id):
        """返回这次被安排入座的 [(party_id, table_id)]"""
        insort(self.free, (self.size[table_id], table_id))
        seated = []
        while self.queue:
            party_id, people = self.queue[0]
            table = self._take_table(people)
            if table is None:
                break                            # 队头坐不下，后面的人也不能跳队
            self.queue.popleft()
            seated.append((party_id, table))
        return seated

第三轮：ABC 面试官 —— BQ 深挖

讲了 Kafka 热点问题：给 key 加随机后缀打散，调大 max.poll.records 并拉长 poll 间隔。
负面反馈：直接坦白自己的大 PR 被吐槽，后来的改进：
- 拆成小 PR
- 上 Feature Flag
- 用标准化模板

第四轮：华人面试官

先问领导力 BQ。

Coding：洗牌算法

按轮次构建歌单，每轮用 HashSet 去重，保证同一轮内不重复。
再检查相邻两轮的首尾不同。
复杂度 O(N + M)。
高频歌靠轮次摊平；如果最后只剩它一首，也没办法避免连续。

最后聊了技术栈和 Oncall。

Coding 准备重点

重点关注树、链表、图。几道有代表性的题：

有效数字：处理负号、小数点、科学计数法的边界。
二叉树节点值为子节点平均值：递归遍历。
频率最高的 K 个数字：哈希表统计 + 最小堆维护 Top K。
区间覆盖最多的整数：排序后线性扫描。

系统设计：值得准备的题

设计 LeetCode 实时排行榜，需要考虑：

分数更新时排名怎么同步
存储
运行测试用例
消息队列的顺序和容错
重试
死信队列
幂等处理

几个小建议

沟通聚焦题目本身，不用刻意闲聊。
不要急着写代码，先理解每行代码的作用。Follow-up 可能会问到，后面也可能让你跑测试验证。

Meta 目前对 NG 的需求稳定，更新后的流程更偏基础，只要扎实准备，通过率并不低。不用被大厂名气吓到，一步一步来，希望大家都能有好结果！