在这篇文章中，我们将一起回顾并深入剖析 2024 年高盛软件工程师（SDE）岗位的面试全流程，并结合 2026 年的技术发展趋势进行扩展。我们将从最初的联系开始，详细拆解每一轮面试的细节，分享那些在面试中真实出现的高难度算法题、智力题以及系统设计问题。更重要的是，我们会结合具体的代码示例，探讨如何在现代 AI 辅助编程时代，依然展现出扎实的技术状态和不可替代的核心竞争力。无论你是正在准备大厂面试，还是想了解顶级金融机构在 AI 浪潮下的技术门槛，这篇深度经验分享都将为你提供宝贵的参考。
面试背景与准备策略：2026 视角
一切始于我们在 Naukri 上收到的联系。高盛的招聘人员对我们的简历表示了兴趣，并邀请参加在线评估。基于这段成功的经历，我们总结了一些关键的准备策略，希望能帮助你更好地备战。
1. 针对“AI 时代”的刷题策略
如果你拥有至少 1 年的工作经验并正在寻求跳槽，我们强烈建议你依然要“刷透” Striver‘s SDE Sheet 或类似的经典题库。但这不仅仅是做一遍，而是要解决其中的每一个问题。虽然 2026 年我们有了 AI 辅助，但高盛的面试非常注重基础算法的熟练度。在白板编程或 CoderPad 这种禁用 IDE 插助的环境中，能够快速写出 Bug-free 的代码依然是核心竞争力。
2. 全栈技术栈与现代开发范式
除了数据结构与算法，你还需要准备好：
- 智力题：这在金融面试中出现频率极高，考察纯粹的逻辑思维能力，这是 AI 目前难以完全替代的。
- Java 深度与 Spring Boot：准备好讨论 JVM 内部机制、Spring 的工作原理以及微服务架构。
- Vibe Coding（氛围编程）能力：我们不仅仅要写代码，还要展示我们如何与现代 AI 结对编程。在讨论项目时，可以提及如何利用 Cursor 或 GitHub Copilot 来提升代码生成效率，但同时强调你对生成代码的 Code Review（代码审查） 和安全性把控能力。
3. 时间管理与解题节奏
这是一个至关重要的技巧：如果题目难度属于中等偏难，试着在 30 分钟内 完成每一道题。因为第 2、3 和 4 轮面试时长为 1 小时，每一轮你大概率会被要求解决 2 道以上的题目。如果你按时完成了，就要准备好回答追问。如果你卡在了暴力解法，不要慌，见下一点。
4. “暴力”到“优化”的沟通艺术
即使你知道最优解，也可以先从暴力解法开始。在小的测试用例上“走查”你的逻辑，同时明确解释时间和空间复杂度。这展示了你良好的沟通习惯和严谨的思维，然后再慢慢过渡到优化后的方法。这种渐进式优化的思维，也是现代 Agentic AI（自主 AI 代理）解决复杂问题的核心逻辑。
面试流程概览
整个面试过程高效且紧凑：
- 平台：所有技术轮次都在 CoderPad 上进行，每轮有两位面试官。
- 轮次构成：总共六轮面试（包括在线评估）。
- 考核重点：数据结构与算法（DSA）占 70%，智力题占 20%，Java 和 Spring Boot 相关问题占 10%。
- 时间线：第一次面试是在 3 月 25 日（在线评估），随后收到积极反馈。紧接着在 3 月 27 日安排了接下来的四轮面试（技术+经理），每轮间隔两小时，强度极大。HR 在当天通知所有反馈都很积极，最后在 4 月 19 日收到了录用通知书。
第 1 轮：在线评估
这是一场时长 120 分钟的测试，包含两道中等偏难级别的编程题。这一关主要考察代码的熟练度和基础逻辑，是进入后续面试的门槛。在这一阶段，保持代码的整洁和可读性比单纯的速度更重要。
第 2 轮：技术面试（DSA 核心）
这一轮时长 60 分钟。简单的寒暄与自我介绍后，我们直接进入了编程环节。
题目一：字符串中的第一个唯一字符
这道题考察的是哈希表和队列的应用。我们需要找到字符串中第一个不重复的字符。
解法思路：
我们可以使用一个有序字典或者结合队列和哈希表来实现。在 Python 中，INLINECODEcfab1216 或者单纯的 INLINECODE712b8e58 配合二次扫描是最快的思路。以下是经过优化的生产级代码片段，展示了如何处理边界条件和 Unicode 字符：
def firstUniqChar(s: str) -> int:
"""
寻找字符串中第一个非重复字符的索引。
时间复杂度: O(N)
空间复杂度: O(1) - 假设字符集是有限的（如 ASCII）
"""
# 我们使用哈希表来记录字符出现的频率
frequency = {}
for char in s:
frequency[char] = frequency.get(char, 0) + 1
# 第二次遍历，找到第一个频率为 1 的字符
for i, char in enumerate(s):
if frequency[char] == 1:
return i
return -1
关键点： 清晰地解释为什么我们需要两次扫描（时间复杂度 O(N)，空间复杂度 O(1) 因为字符集有限）。在 2026 年的视角下，这种确定性算法的效率依然优于启发式 AI 生成的不确定性代码。
题目二：计算降雪量（接雨水问题）
这本质上是经典的“接雨水”问题的变种。面试官通常期待你从暴力解法（针对每个元素计算左右最高点）讲起，然后优化到双指针法。
实战代码（双指针优化版）：
def trap(height):
"""
接雨水问题的高效解法。
双指针法：空间复杂度从 O(N) 降低到 O(1)。
这在嵌入式或高频交易系统中非常关键，可以减少内存分配开销。
"""
if not height:
return 0
left, right = 0, len(height) - 1
left_max, right_max = height[left], height[right]
water = 0
while left < right:
# 我们总是移动较小的一侧指针
if left_max < right_max:
left += 1
left_max = max(left_max, height[left])
# 累加水量：当前侧的最大高度 - 当前柱子高度
water += left_max - height[left]
else:
right -= 1
right_max = max(right_max, height[right])
water += right_max - height[right]
return water
实战技巧： 在 CoderPad 上，我先用了一个简单的测试用例 height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 来走查逻辑，确认双指针移动的正确性。这不仅验证了算法，还向面试官展示了我们具备测试驱动开发（TDD）的思维模式。
第 3 轮：技术面试（动态规划与决策优化）
这轮依然是 60 分钟，重点考察动态规划（DP）。在金融领域，DP 常用于衍生品定价和投资组合优化，因此这一轮至关重要。
题目一：矩阵中的最大和路径
题目要求从矩阵的右下角走到左上角，求路径的最大和。
解法思路：
由于每个格子只能向左或向上移动，我们可以使用动态规划。定义 INLINECODE0da81004 为到达位置 INLINECODE7370f5b8 的最大路径和。这是一个典型的具有重叠子结构和最优子结构性质的问题。
def maxPathSumMatrix(matrix):
"""
计算从右下角到左上角的最大路径和。
注意：在金融风控系统中，类似的路径算法用于计算风险敞口。
"""
if not matrix or not matrix[0]:
return 0
rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])
dp = [[0] * cols for _ in range(rows)]
# 初始化终点（根据题意可能是右下角）
dp[rows-1][cols-1] = matrix[rows-1][cols-1]
# 初始化最后一列（只能向上走）
for i in range(rows-2, -1, -1):
dp[i][cols-1] = dp[i+1][cols-1] + matrix[i][cols-1]
# 初始化最后一行（只能向左走）
for j in range(cols-2, -1, -1):
dp[rows-1][j] = dp[rows-1][j+1] + matrix[rows-1][j]
# 填充其余部分
for i in range(rows-2, -1, -1):
for j in range(cols-2, -1, -1):
dp[i][j] = matrix[i][j] + max(dp[i+1][j], dp[i][j+1])
return dp[0][0]
第 4 轮：技术面试（Java 深度与现代架构）
这轮长达 90 分钟，非常考验基本功，包含四道编程题和 Java 底层实现。随着 2026 年 Java 21+ 的普及，对并发和虚拟线程的理解也是加分项。
题目一：从零实现 Vector (ArrayList)
面试官要求用 Java 实现 INLINECODE65d60fce, INLINECODEa7d02a64, INLINECODE36c374e7, 和 INLINECODEc05ad9f0 方法。这不仅是考语法，更是考对内存管理和摊还分析的理解。
实战代码（企业级实现）：
public class MyVector {
private int[] data;
private int size;
private int capacity;
public MyVector() {
// 初始容量设置为 10，这是平衡内存浪费和扩容开销的经典选择
this.capacity = 10;
this.data = new int[capacity];
this.size = 0;
}
public void add(int val) {
// 关键点：检查容量是否充足
// 这是一个典型的 "Pre-mortem" 检查，防止数组越界
if (size == capacity) {
resize();
}
data[size++] = val;
}
private void resize() {
// 现代优化：虽然 JDK 默认 1.5 倍，但在高并发场景下，2 倍扩容能减少扩容频率
capacity = capacity * 2;
int[] newData = new int[capacity];
// 使用 System.arraycopy 比 for 循环更快，底层是内存拷贝
System.arraycopy(data, 0, newData, 0, size);
data = newData;
// 在实际生产中，这里可以考虑添加内存监控埋点
}
public int get(int index) {
// 快速失败机制
if (index = size) throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size);
return data[index];
}
}
解释： 我着重解释了 INLINECODE09d3dbfc 函数的时间复杂度分析。虽然单次扩容是 O(N)，但由于扩容频率低，摊还分析后 INLINECODE492c13d5 的平均时间复杂度仍然是 O(1)。这种对性能边界的深刻理解，是使用 AI 编程时容易缺失的。
第 5 轮：技术面试（难题与智力题）
这是一轮 30 分钟的高强度面试，没有寒暄，直接开始。
题目一：数据流的中位数
这是一道 LeetCode 困难题。在 2026 年的实时数据流处理场景下（如高频交易数据），这个问题非常实际。
解法思路：
核心思想是使用两个堆：一个大顶堆存储左半部分的较小数，一个小顶堆存储右半部分的较大数。我们需要保证两个堆的大小之差不超过 1。这其实就是流式计算的一个缩影。
智力题：3 只蚂蚁与三角形
这是一个经典的概率谜题。
- 如果两只蚂蚁相撞，它们其实可以视为“穿过”对方继续前进。
- 每只蚂蚁有 2 个方向选择，总共有 2^3 = 8 种情况。
- 只有 2 种情况它们不会相撞：全部顺时针爬，或全部逆时针爬。
- 所以概率是 2/8 = 1/4。
2026 技术趋势扩展：云原生与可观测性
除了上述经典问题，如果你在面试中提到以下概念，会极大地展示你的前瞻性：
1. 可观测性优先
在实现上述算法时，我们不仅仅关注逻辑，还要关注可观测性。在 2026 年，我们编写的代码通常需要包含 Metrics（指标）、Logs（日志） 和 Traces（链路追踪）。
// 伪代码示例：为关键业务逻辑添加 Metrics
public int calculateRisk(Matrix matrix) {
Timer.Sample sample = Timer.start(registry);
try {
int result = maxPathSumMatrix(matrix);
return result;
} finally {
sample.stop(Timer.builder("risk.calculation.duration")
.tag("region", "asia")
.register(registry));
}
}
2. 边缘计算与 Serverless
在讨论系统设计时，我们可以提到：虽然高盛的核心交易引擎在本地，但很多数据预处理逻辑正在向 Edge（边缘） 下沉。使用 Serverless 函数（如 AWS Lambda 或 Spring Cloud Function）来处理非核心交易路径，可以极大地降低成本。
3. AI 辅助调试
当我们谈论 INLINECODE1b208327 的 INLINECODEf3661492 时，我们可以提到利用 LLM 驱动的调试工具。与其手动堆栈溢出查找，我们可以将异常堆栈和上下文代码输入给 AI 模型，AI 可以快速定位到是迭代器在遍历时容器被修改导致的。这展示了我们解决复杂问题的现代工具链能力。
总结与关键要点
回顾这次高盛的面试经历，结合 2026 年的技术展望，我们可以总结出以下几点对于求职者至关重要的经验：
- 基础决定上限：不要忽视像动态规划、哈希表这些基础数据结构。虽然 AI 能写代码，但它无法替代你对系统瓶颈的判断力。高盛非常看重你在不使用 IDE 辅助的情况下，手写代码的准确性。
- 沟通是解题的一部分：在遇到难题时，不要闷头苦想。把你的思考过程大声说出来，从最简单的解法开始，逐步优化。这类似于 Agentic AI 的 Chain-of-Thought（思维链）推理过程。
- Java 深度：不仅要会写代码，还要懂底层原理。INLINECODEd3dc9606 的扩容机制、INLINECODE5c5b7efc 的红黑树转换等，都是高频率考点。同时，了解 Java 21 的虚拟线程将是一个巨大的加分项。
- 拥抱变化：展示你不仅是一个代码工人，更是一个懂得利用现代工具链（CI/CD, Observability, AI Assistants）的现代工程师。
我们希望这份详尽的面试复盘能为你的求职之路提供切实的帮助。准备好你的故事，刷透经典题，同时保持对新技术的敏感度。下一个拿到 Offer 的就是你。祝你面试顺利！