当我们站在 2026 年的技术节点回望，MathWorks 的面试不仅仅是考察算法和数据结构，更是一场对工程师系统思维、现代开发理念以及与 AI 协作能力的综合测试。在这篇文章中，我们将深入探讨这次校园招聘的全过程，并结合最新的技术趋势，为你展示如何准备一场高水准的技术面试。
第一轮（在线笔试 – 基础与广度的较量）
考试时长： 1小时30分钟
题目数量： 45道
在这个环节，我们不仅要展示解题能力，还要展示对计算机科学基础体系的掌握。考试结构非常精细，分为多个板块：
- 数学 (6道)：考察逻辑推理与数值思维。
- 计算机科学 (10道)：涵盖操作系统、数据库、网络及算法。
- 编程语言多选：C、C++、Java（三选二），Python（加分项）。
- 编程实战 (2道)：需要使用 C/C++/Java 中的两种不同语言分别实现。
编程题 1：二进制序列分割问题
这道题看似简单，但在生产环境中，它往往被用来考察边界条件处理和内存布局理解。
> 题目：给定二进制序列，0 为减，1 为增。找到最小的 k，使前 k 个元素的和大于剩余元素的和。
让我们从 2026 年的工程视角 来审视这个问题。在以往的面试中，我们可能直接写一个双重循环。但在今天，我们需要考虑代码的可读性和鲁棒性。
C++ 实现方案（侧重现代 C++ 特性与容器安全）：
#include
#include
#include
#include // 用于 std::accumulate
// 在现代工程中，我们倾向于使用 ‘int64_t‘ 来防止大数溢出
// 并使用 std::vector 代替原始数组以利用 RAII 机制
int findMinK(const std::vector& binarySeq) {
int n = binarySeq.size();
// 边界情况处理：如果序列为空，根据业务逻辑返回 -1 或 0
if (n == 0) return 0;
// 我们需要快速计算剩余部分的和。
// 优化策略：先计算总和，然后维护一个动态的“左侧和”
// 这样可以将时间复杂度从 O(N^2) 降低到 O(N)
int64_t total_sum = 0;
for (int bit : binarySeq) {
// 映射规则：1 -> +1, 0 -> -1
total_sum += (bit == 1) ? 1 : -1;
}
int64_t left_sum = 0;
// 遍历寻找临界点 k
for (int k = 0; k right_sum) {
return k + 1; // 题目通常要求返回元素个数（索引+1）
}
}
// 如果没有找到符合条件的 k，检查整个数组作为左侧的情况
// 或者根据题目要求返回 n 或 0。此处假设若不存在则返回 0
return 0;
}
int main() {
// 示例测试
std::vector seq1 = {1, 0, 1, 0, 1, 1}; // 101011
std::cout << "Result for 101011: " << findMinK(seq1) << std::endl;
std::vector seq2 = {1, 0, 0, 1, 0, 0, 1}; // 1001001
std::cout << "Result for 1001001: " << findMinK(seq2) << std::endl;
return 0;
}
工程实践心得：
在上面的代码中，我们注意到了几点：
- 类型安全：使用
int64_t是为了防止在极端输入下（比如超长序列）整数溢出，这在金融或科学计算中是致命的。 - 算法优化：通过预处理总和，将 $O(N^2)$ 降维打击到 $O(N)$。在大规模数据处理中，这是区分初级工程师和高级工程师的关键。
- 代码风格：使用
std::vector避免手动内存管理，这是现代 C++ 防止内存泄漏的第一道防线。
编程题 2：马踏棋盘
这是一个经典的 BFS（广度优先搜索） 问题。但在 2026 年，当我们面对图搜索问题时，我们会更多地思考并行化和状态压缩。
Python 实现方案（侧重简洁性与 Agentic AI 辅助调试）：
在面试中，如果你选择 Python，你不仅要写出代码，还要展示你对 Python 性能瓶颈（如 GIL）的理解。
from collections import deque
def min_knight_moves(start, target, board_size=8):
"""
计算马从 start 移动到 target 的最小步数。
使用 BFS 保证在无权图中找到最短路径。
:param start: (x, y) 起始坐标
:param target: (x, y) 目标坐标
:param board_size: 棋盘大小，默认 8x8
:return: 最小步数，如果无法到达则返回 -1
"""
# 马的 8 个可能移动方向
moves = [
(2, 1), (2, -1), (-2, 1), (-2, -1),
(1, 2), (1, -2), (-1, 2), (-1, -2)
]
# 使用队列进行 BFS：(x, y, current_steps)
queue = deque([(start[0], start[1], 0)])
# 访问记录：使用集合 或二维数组。
# Python 中 set 查找是 O(1)，适合稀疏图或大坐标空间
visited = set()
visited.add(start)
while queue:
x, y, steps = queue.popleft()
if (x, y) == target:
return steps
for dx, dy in moves:
nx, ny = x + dx, y + dy
# 边界检查
if 0 <= nx < board_size and 0 <= ny < board_size:
if (nx, ny) not in visited:
visited.add((nx, ny))
queue.append((nx, ny, steps + 1))
return -1 # 理论上在无限平面上或特定封闭区域可能发生
# 测试用例
print(f"Minimum steps: {min_knight_moves((0,0), (7,7))}")
工程扩展：AI 辅助开发视角
在准备这道题时，我们可以利用 Cursor 或 GitHub Copilot 等工具进行“结对编程”。例如，我们可以先写出注释逻辑，让 AI 生成初始代码模板，然后我们进行 Code Review。
2026 年的一个常见陷阱是过度依赖 AI。AI 可能会生成未优化的 DFS 代码来解决此问题（导致超时）。作为专家，我们识别出这是一个“最短路径”问题，必须强制使用 BFS。这就是人类专家与 AI 的价值互补：我们决定算法策略，AI 负责语法糖和样板代码。
第二轮（小组讨论 – 软技能与协作）
在这个环节，10 名学生一组讨论如“数字货币”或“废钞令”等话题。
2026 年的应对策略：
在这一轮中，我们不再仅仅是“说话大声”的人。我们需要展示的是 Agentic Workflow（代理式工作流） 中的协作能力。
- 倾听与综合：不要急于表达，先总结队友的观点。
- 数据驱动：在讨论经济话题时，引用模拟数据或逻辑模型。
- 包容性：确保每个人都能发言，这在现代分布式团队中是至关重要的领导力特质。
第三轮（技术面试 – 深入底层与系统设计）
这是重头戏，时长 1.5 小时。除了常规的 OS 和 C++ 基础，面试官往往会深挖 指针 和 内存模型。
高频考点：手撕算法题（无额外空间排序队列）
题目：在不使用额外空间的情况下对队列进行排序。
这道题考察的是对数据结构底层实现的透彻理解。在 C++ 的 INLINECODEe14359bc 中，我们通常只能访问 INLINECODE6cb88075 和 back()。要对其进行排序，似乎是不可能的。
思维转换： 我们意识到，不能直接操作抽象的 INLINECODEd08848b3 接口，必须回归到其底层实现——通常是 INLINECODE0185cfa3（双端队列）或链表。在面试中，我们需要向面试官澄清：“我们是否可以使用 INLINECODEff23bb73 的迭代器，或者我们必须通过受限的 INLINECODE87675bd9 接口操作？”
假设我们可以使用 std::vector 来模拟队列的排序行为（递归排序法）：
#include
#include
#include
// 如果只能使用标准的 queue 操作 (push, pop, front, empty)，
// 我们可以使用递归（利用系统调用栈作为额外空间）来实现排序。
// 辅助函数：将给定元素插入到已排序的队列中正确的位置
void sortedInsert(std::queue& q, int temp) {
if (q.empty() || temp >= q.back()) {
q.push(temp);
return;
}
// 如果当前元素比队尾元素大，需要把队尾元素拿出来，递归寻找位置
int val = q.back();
q.pop();
// 递归查找位置
sortedInsert(q, temp);
// 把拿出来的元素放回去
q.push(val);
}
// 主排序函数
void sortQueue(std::queue& q) {
if (q.empty()) return;
// 每次递归取出队尾元素，对剩下的队列排序，然后将该元素插入正确位置
// 这是一个“洗牌”式的递归逻辑，时间复杂度 O(N^2)
int val = q.back();
q.pop();
sortQueue(q);
sortedInsert(q, val);
}
int main() {
std::queue q;
q.push(3);
q.push(1);
q.push(4);
q.push(2);
sortQueue(q);
while(!q.empty()) {
std::cout << q.front() << " ";
q.pop();
}
return 0;
}
深度解析：
请注意，上述代码虽然看似没有显式声明 INLINECODE54ffda35 或 INLINECODEd36e39da，但使用了递归调用栈。在严格的系统级面试中，面试官可能会追问：“递归深度过深导致栈溢出怎么办？”
这就引出了 2026 年的技术演进：在现代高性能系统中，我们尽量避免深递归。最佳实践是：如果业务允许，将队列数据导出到内存数组，利用 SIMD 指令或 GPU 并行排序，再写回。但在面试受限场景下，展示这种“递归栈替换法”是对计算机科学原理的极佳证明。
高频考点：数组的最大子集和（不相邻元素）
这是一个经典的动态规划（DP）问题。
// 状态转移方程：
// dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + arr[i])
// 含义：对于第 i 个元素，我们要么不选它（继承 i-1 的最大值），要么选它（继承 i-2 的最大值 + 当前值）
int maxNonAdjacentSum(const std::vector& nums) {
if (nums.empty()) return 0;
if (nums.size() == 1) return nums[0];
int prev2 = 0; // 对应 dp[i-2]
int prev1 = nums[0]; // 对应 dp[i-1]
int current = 0;
// 我们可以优化空间复杂度到 O(1)，因为只依赖前两个状态
for (size_t i = 1; i < nums.size(); ++i) {
current = std::max(prev1, prev2 + nums[i]);
prev2 = prev1;
prev1 = current;
}
return prev1;
}
生产级思考：
在这个问题的扩展中，如果数组大小达到 10 亿级别，单机内存无法容纳。这时候就需要引入边缘计算或分片处理的理念。我们可以将数组切分，计算每个分片的局部最优解（包含分片首尾的特殊状态），然后归约合并。这正是 MapReduce 或现代 Spark/Flink 处理大规模数据的思路。
第四轮（管理面试 – 行为与领导力）
在这一轮，面试官会问：“你在压力下如何工作？” 或 “你如何处理冲突？”。
2026 年的答题思路：
我们建议使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果），并结合现代敏捷开发实践。
例如，当被问及“如何处理多个截止日期”时，你可以回答：
> “在我们的项目中，我们遇到了三个 Sprint 并行的情况。我并没有单纯靠加班解决，而是引入了看板 来可视化工作流，并识别出瓶颈。我利用 Agentic AI 工具自动化了部分测试脚本的生成，从而将团队从重复劳动中解放出来，专注于核心逻辑。最终，我们不仅按时交付，还重构了 20% 的遗留代码。”
这种回答展示了你不仅努力工作（Hard Work），还聪明工作（Smart Work），并且熟悉现代工具链。
第五轮（HR 面试 – 文化契合度）
问题：“你为什么选择 MathWorks？”
回答建议：
MathWorks 不仅仅是 MATLAB，它是科学计算的基石。在 2026 年，随着 AI 和仿真的结合越来越紧密，MathWorks 的定位在于“连接理论与实践的桥梁”。
你可以提到：
> “我关注到 MathWorks 正在大力推动基于模型的设计。我看到 Simulink 在自动驾驶仿真领域的广泛应用。我希望能在一个既重视数学严谨性，又拥抱现代软件工程实践（如容器化部署、CI/CD）的环境中工作。我不仅是一个程序员，更是一个通过代码解决数学问题的工程师。”
总结与展望
回顾这次面试经历，我们发现，虽然技术栈在迭代，从 C 到 C++ 再到 AI 辅助编程，但核心的计算机科学基础从未改变。指针、内存、算法复杂度、操作系统原理，这些是构建任何复杂系统的基石。
在 2026 年，作为一名优秀的工程师，我们需要做到：
- 扎实的基础：能写出无内存泄漏的 C++ 代码，理解 CPU 与内存的交互。
- 拥抱 AI：不畏惧 AI，而是驾驭 AI，让它成为我们思维的扩容。
- 系统视角：从单机代码扩展到分布式、云原生架构的思考能力。
希望这篇扩展后的面试回顾能帮助你在未来的职业道路上走得更远。无论技术如何变迁，对技术的热爱和不断学习的动力，始终是我们最宝贵的财富。