在这篇文章中，我们将深入复盘并扩展摩根大通（JP Morgan Chase & Co.）2020 年度校园招聘的面试全流程。我们将不仅回顾当时备受瞩目的四个阶段面试流程，更会站在 2026 年的技术高度，重新审视这些技术难题。我们不仅要剖析算法逻辑，还要融入现代开发理念——比如 AI 辅助编程、云原生思维以及生成式 AI 如何重塑我们的解题策略。无论你正在准备面试，还是对顶级金融机构的技术演进感兴趣，这篇经验分享都将为你提供极具价值的实战参考。让我们一起来探讨，当年的面试题在今天的视野下，有哪些新的解法。
面试概览与现代视角
摩根大通的招聘流程向来以严苛著称，分为 4 个阶段，每一轮都是残酷的淘汰赛。回想当年，CGPA 7.0 以上的学生才有资格入场，从 600 多名申请者中最终脱颖而出，这不仅是运气的眷顾，更是技术硬实力的体现。然而，如果我们带着 2026 年的开发者的视角去重新审视这个过程，你会发现，虽然工具变了，但对底层逻辑的考察从未改变。今天，我们在分析这些题目时，会结合 Vibe Coding（氛围编程） 的理念——即利用 AI 作为结对编程伙伴，来加速我们理解和验证算法的过程。
第一轮：Pymetrics 评估与算法基石
#### Pymetrics：认知与算法的隐喻
虽然 Pymetrics 是一系列看似简单的 12 个小游戏，但在我们看来，这实际上是模拟人类决策算法的过程。系统试图捕捉我们的风险偏好和推理模式。在 2026 年，这种评估可能会结合更复杂的数据分析，但我们的建议依然是：保持真实。就像我们在开发 AI 模型时，如果训练数据（你的行为）是伪造的，那么模型在推理阶段（后续工作表现）一定会出现偏差。
#### 编程挑战：字符串处理与回溯算法的现代演绎
当年的在线笔试包含两道典型题目。让我们用现代代码标准和更健壮的思维来重构它们。
##### 题目重构一：企业级字符串处理
原题回顾： 反转句子中的单词，首字母大写，末尾加句号。
2026 视角下的扩展： 在现代微服务架构中，字符串处理不仅仅是算法题，更是数据清洗（ETL）的基础。我们需要考虑 Unicode 字符、不可见字符以及更复杂的边界条件。
现代代码实现（Python 3.10+ 风格）：
def reverse_and_format_sentence_v2(s: str) -> str:
"""
企业级字符串处理方案：
1. 处理全角/半角空格混用的情况
2. 保留原有的专有名词大写（可选策略）
3. 确保句号标准化
"""
if not s:
return "."
# 使用正则表达式预处理：将全角空格等不可见字符统一替换
import re
cleaned_s = re.sub(r"[\s\u3000]+", " ", s).strip()
words = cleaned_s.split()
# 反转单词列表
# 这里的 [::-1] 在 Python 内部是高度优化的 C 实现，比手动循环快得多
reversed_words = words[::-1]
# 拼接
sentence = " ".join(reversed_words)
# 格式化：首字母大写，末尾加句号
# 注意：简单的 capitalize() 会破坏其他单词的大写（如 iPhone -> Iphone）
# 这里我们采用更精准的处理方式
if sentence:
sentence = sentence[0].upper() + sentence[1:]
if not sentence.endswith("."):
sentence += "."
return sentence
# 测试用例包含边缘情况
input_str = " hello world this is JPMorgan "
print(f"Output: ‘{reverse_and_format_sentence_v2(input_str)}‘")
# Output: ‘JPMorgan is this world hello.‘
深度解析： 你可以看到，我们加入了正则预处理。在实际的金融交易系统中，数据源往往不干净，这种健壮性是面试官眼中区分初级和高级工程师的关键。
##### 题目重构二：数独与回溯算法的优化
原题回顾： 求解 9×9 数独。
2026 视角下的扩展： 回溯算法是理解“决策树”和“约束满足问题（CSP）”的基础。在 2026 年，虽然我们可以利用 SAT Solver 或专门的约束库，但手写回溯依然能体现对堆栈和状态管理的理解。更重要的是，我们可以利用 Agentic AI 的思路来辅助我们进行代码审查。
优化后的代码实现（位运算优化）：
def solve_sudoku_optimized(board):
"""
优化版数独求解器：
使用位掩码来快速检查行、列、宫格的可用数字，减少 is_safe 的时间复杂度。
"""
rows = [0] * 9 # 使用位掩码记录某行已存在的数字
cols = [0] * 9
boxes = [0] * 9
empty_cells = [] # 收集所有空位，优化查找顺序
# 初始化位掩码和空位列表
for i in range(9):
for j in range(9):
num = board[i][j]
if num != 0:
bit = 1 << (num - 1)
rows[i] |= bit
cols[j] |= bit
boxes[(i // 3) * 3 + (j // 3)] |= bit
else:
empty_cells.append((i, j))
def backtrack(index):
if index == len(empty_cells):
return True
row, col = empty_cells[index]
box_idx = (row // 3) * 3 + (col // 3)
# 遍历 1-9，利用位运算快速检查冲突
for num in range(1, 10):
bit = 1 << (num - 1)
# 检查是否冲突 (按位与操作)
if (rows[row] & bit) == 0 and (cols[col] & bit) == 0 and (boxes[box_idx] & bit) == 0:
# 设置状态
board[row][col] = num
rows[row] |= bit
cols[col] |= bit
boxes[box_idx] |= bit
if backtrack(index + 1):
return True
# 回溯：重置状态
board[row][col] = 0
rows[row] &= ~bit
cols[col] &= ~bit
boxes[box_idx] &= ~bit
return False
return backtrack(0)
技术洞察： 在这个版本中，我们利用位运算将 is_safe 的检查从 O(N) 降低到了 O(1)。这种对性能的极致追求，正是高频交易系统（HFT）所看重的核心能力。
第二轮：技术面试与逻辑重构
这一轮是从 83 人筛选出 45 人的关键战。除了项目问答，HackerRank 上的两道题是重头戏。
#### 题目重构一：网格中的正方形计数
原题分析： 这是一个经典的数学逻辑题。
2026 视角下的扩展： 我们现在不会只满足于写出一个循环。我们会思考：如果是多维网格？如果是分布式计算？在面试中，展示你对 时间复杂度数学推导 的理解比写出代码更重要。
代码实现：
def count_squares(n, m, l):
"""
计算网格中正方形的总数，并考虑边缘移除的情况。
n: 垂直线数量
m: 水平线数量
l: 移除的块数（影响水平有效长度）
"""
# 假设 l 减少了水平线的有效利用率
# 这里我们将其抽象为有效水平线数量的减少
# 原本网格宽度由 m-1 个块组成，现在减少 l
# 实际上这题在面试中通常考察对公式的理解
# 如果 l 只是影响了一行，我们需要精确计算
# 但通常简单理解为有效水平网格数的变化
# 让我们简化模型：假设 l 直接导致水平方向的有效线段减少
# 注意：这里需要根据面试官的具体描述调整逻辑，这是一个常见的沟通陷阱
# 基础公式：Sum((n-k)*(m-k)) for k in 1 to min(n,m)
# 假设 l 导致水平方向少了 l 个单位，即有效 m 变为 m - l
effective_m = m - l
if effective_m <= 0: return 0
total = 0
limit = min(n, effective_m)
for k in range(1, limit):
total += (n - k) * (effective_m - k)
return total
面试技巧： 遇到这种题，不要急着写代码。先在白板上画出 n=3, m=3 的情况，手动推导公式，验证你的逻辑。这展示了你“先理解，后编码”的工程思维。
#### 题目重构二：贪婪最佳优先搜索（GBFS）
原题分析： 寻找源到目标的最短路径，并尝试经过更多节点。
2026 视角下的扩展： 在现代 AI 导航系统中，这不仅仅是图论，更涉及 启发式搜索 和 强化学习。标准的 BFS 只能保证最短路径，无法处理“路过更多点”的需求。我们当时采用了修改版的 GBFS。现在看来，这实际上是 Dijkstra 算法的一种变体，或者是 A* 算法的逆向应用。
现代代码实现：
import heapq
import math
def find_path_gbfs(start, goal, cities):
"""
贪婪最佳优先搜索：
优先选择距离终点直线距离最近的邻居。
这是一种启发式搜索，虽然不一定总是最短，但效率高。
"""
def dist(p1, p2):
return math.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2)
# 优先队列：(距离目标的估计距离, 当前城市, 路径)
pq = [(dist(start, goal), start, [start])]
visited = set()
while pq:
_, current, path = heapq.heappop(pq)
if current == goal:
return path
if current in visited:
continue
visited.add(current)
# 寻找邻居（简化模型：所有其他城市都是潜在邻居）
for neighbor in cities:
if neighbor not in visited:
# 核心启发式：谁离终点最近，就优先去谁那里
priority = dist(neighbor, goal)
heapq.heappush(pq, (priority, neighbor, path + [neighbor]))
return []
进阶讨论：如果这是 2026 年的面试
如果今天我们再次面对这样的面试，除了算法本身，我们还需要展现对 AI-Native Development 的理解。
#### 我们如何使用 AI 辅助解题？
在 2026 年，如果遇到复杂的逻辑判断，比如网格数独或 GBFS 的边界处理，我们会这样使用 Cursor 或 GitHub Copilot：
- Prompt Engineering（提示词工程）：我们不会直接让 AI 写代码。我们会先描述算法逻辑：“我需要实现一个基于位运算优化的数独求解器，使用回溯算法。”
- Iterative Refinement（迭代优化）：AI 生成了代码后，我们会进行 Code Review。比如，AI 可能没有处理大数溢出问题（虽然 Python 不常见，但在 Java/C++ 中很关键）。我们会指出：“请检查 rows[i] |= bit 是否可能溢出。”
- Unit Test Generation（单元测试生成）：我们会利用 AI 生成边缘测试用例。比如输入一个空网格，或者一个无解的网格。
#### 云原生与可观测性
面试官可能会问：“如果这个数独求解器要部署成 Web 服务，如何设计？”
- 架构设计：我们会采用 Serverless 架构（AWS Lambda 或 Google Cloud Functions）。因为求解数独是 CPU 密集型但突发性的任务，按需计费最合适。
- 性能监控：我们会集成 OpenTelemetry。如果求解时间超过 200ms，我们希望收到告警，因为这可能意味着算法退化。
- 安全性：输入必须经过严格的校验，防止用户输入非 9×9 的数组导致内存溢出攻击。
最终轮：HR 与软技能的进化
进入 HR 面试（25 进 15），问题逐渐从“怎么做”转向“为什么做”。
- “解决一个世界性问题”：这考察的是我们的 产品思维 和 同理心。在 2026 年，我们可能会回答：“利用 AI 解决气候预测模型的计算效率问题，让边缘设备也能运行复杂的气候模拟。” 这结合了技术趋势和社会价值。
- “为什么转专业？”：这依然是经典问题。对于 ECE 背景的同学，我们可以强调 IoT（物联网） 和 嵌入式 AI 的趋势：“我的硬件背景让我更理解模型部署端的资源限制，这在开发 Edge AI 应用时是巨大优势。”
总结：2026 年的求职建议
回顾这段经历，从 600 人中脱颖而出到如今的资深工程师，我们的建议如下：
- Algorithm Never Dies（算法永生）：无论 AI 如何发展，对复杂度的敏感度是区分 Script Kiddie 和架构师的核心。
- Embrace the AI Copilot（拥抱 AI 副驾）：不要抵触 AI。在面试准备阶段，用 AI 模拟面试官，向它挑战 LeetCode 困难题，并要求它解释每一种优化思路。
- System Design is King（系统设计为王）：现代面试越来越看重全貌。不仅要能写出反转字符串的代码，还要能设计一个支持高并发、低延迟的字符串处理服务。
希望这篇融合了经典复盘与 2026 年技术趋势的文章，能为你带来全新的启发。让我们一起在技术的浪潮中，保持真实，保持好奇，不断前行！