Instacart 面试经验分享

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面试结构

Instacart 的面试结构包括 2 道 Coding 题、1 道 BQ (行为面试) 和 1 道系统设计题。整体面试时间较为紧凑，考察点覆盖了编程能力、行为判断、以及系统设计思路。

具体内容

Coding 1: 数据透视 (Data Pivot)

• 考察点: 数据处理和转换能力
• 难点: 面试官不建议使用 Pandas，需要考虑其他数据处理方法
• 结果: 未能完全解决 bug

示例代码：

# 通过手动实现数据透视而不使用 Pandas
def pivot_data(data):
    pivoted_result = {}
    for record in data:
        category = record['category']
        value = record['value']
        if category not in pivoted_result:
            pivoted_result[category] = []
        pivoted_result[category].append(value)
    return pivoted_result

Coding 2: 平均烹饪时间 (Avg Cook Time)

• 考察点: 算法和数据结构
• 难度: 常见题型

示例代码：

# 计算多个食谱的平均烹饪时间
def avg_cook_time(cook_times):
    if not cook_times:
        return 0
    return sum(cook_times) / len(cook_times)

cook_times = [30, 45, 60]
average_time = avg_cook_time(cook_times)
print(f"平均烹饪时间: {average_time}")

BQ: 亚马逊风格的行为面试题

• 考察点: 项目权衡、冲突处理、接受负面反馈、与初级同事合作等

系统设计: 商店目录系统

• 考察点: 数据库设计、数据访问模式、系统扩展性、系统监控

Follow-up 问题:

• 商品属于多个类目如何解决
• 系统如何扩展
• 如何确保系统正常运行

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