大家好！很高兴能与你分享这段难忘的求职经历。作为一名正在寻找实习机会的计算机专业学生，通过微软招聘门户申请 SDE（软件开发工程师）实习生职位无疑是一次令人激动的挑战。在这篇文章中，我们将深入剖析微软 2022 软件工程实习生面试的全过程，从心态调整到算法实战，带你领略顶级科技公司的面试风格与技巧。
面试前的低谷与心态调整
在分享具体的面试题目之前，我想先聊聊面试前的心态建设。这不仅仅是关于代码，更是关于抗压能力。
在那段时间里，我刚刚经历了甲骨文的面试。那原本是一场我准备充分、表现几乎完美的面试，但结果却令人心碎——我被拒绝了。对于第一次经历校招“毒打”的我来说，这不仅是自信心的打击，更是一种对自我能力的深深怀疑。更糟糕的是，微软的初筛入围名单恰好在那一天公布。当我满怀忐忑地查看名单时，现实再次给了我一记重锤：我的名字并不在上面。
那种感觉非常无助。我明明在微软的在线测试中表现优异，在短短 15 分钟内就完成两道算法题，甚至因为题目过于简单而沾沾自喜。然而，现实告诉我，单纯做得快并不代表一切，也许是因为门槛题目太简单，导致竞争异常激烈。
为了防止自己陷入情绪的漩涡，作为就业委员会核心团队的一员，我决定主动承担起微软面试流程的早晨值班任务，用工作来转移注意力。直到第二天早上，我的朋友 Dev 兴奋地告诉我，就业委员会发布了一份新的补录名单，而我的名字赫然在列！
这次经历给了我一个重要的教训：永远不要过早放弃希望，也不要让一次拒绝击垮你的信心。 因为刚刚经历完甲骨文的拒绝，我对微软的面试反而产生了一种“置之死地而后生”的平静。我不再恐惧被拒，甚至觉得通过的机会渺茫，但这反而让我能够以最放松、最真实的状态去面对面试官。
第一轮：技术面试与“简单”的陷阱
第一轮技术面试准时开始，形式是在线编码面试。我们需要加入一个 Microsoft Teams 会议链接，与面试官进行实时沟通。
面试流程开始：
面试官非常友善，首先让我做了一个简单的自我介绍，并闲聊了几句。这一环节主要是为了建立融洽的氛围，确保候选人不会过于紧张。由于前一天我已经经历过多场面试，加上之前“破罐子破摔”的心态，此时我反而出奇地放松。
#### 问题一：数字转文字（范围 99.9 亿）
闲聊结束后，面试官给出了今天的核心问题：
> 给定一个非负整数，将其转换为对应的英文单词表示。例如：
> * 输入：123 -> 输出："One Hundred Twenty Three"
> * 输入：12345 -> 输出："Twelve Thousand Three Hundred Forty Five"
> * 输入：1234567 -> 输出："One Million Two Hundred Thirty Four Thousand Five Hundred Sixty Seven"
初步思路：
看到这个问题时，第一反应是它并没有涉及到特别高深的数据结构，不需要复杂的动态规划或图论。它更像是一个模拟题，考察的是代码的严谨性和边界条件的处理能力。
基本思路是将数字拆分为三个一组进行处理。因为英文的读数规律是基于千位的，即 Thousand（千）、Million（百万）、Billion（十亿）。我们可以将长数字切分成小块，分别处理后再拼接结果。
编码与实现细节（深入解析）：
让我们来看看具体的实现逻辑。为了保持专业性和完整性，这里将用 Python 进行演示。
首先，我们需要定义基础的数据映射。我们需要两个主要的辅助列表：
-
less_than_20: 处理 0-19 的单词。 -
tens: 处理 20, 30, …, 90 的单词。 -
thousands: 处理 "Billion", "Million", "Thousand", "" 级别的单位。
class Solution:
def numberToWords(self, num: int) -> str:
# 边界条件：如果是0，直接返回
if num == 0:
return "Zero"
# 基础单词映射：0-19
# 注意：这里必须包含 0-19 所有的基础单词，否则处理个位数时会出错
less_than_20 = ["", "One", "Two", "Three", "Four", "Five", "Six", "Seven", "Eight", "Nine", "Ten",
"Eleven", "Twelve", "Thirteen", "Fourteen", "Fifteen", "Sixteen", "Seventeen", "Eighteen", "Nineteen"]
# 整十位数的单词映射：20, 30, ... 90
tens = ["", "", "Twenty", "Thirty", "Forty", "Fifty", "Sixty", "Seventy", "Eighty", "Ninety"]
# 千位级单位
thousands = ["", "Thousand", "Million", "Billion"]
# 定义一个递归函数或辅助函数，专门处理小于1000的数字
def helper(n):
if n == 0:
return ""
elif n < 20:
return less_than_20[n] + " "
elif n "Eighty " + helper(5) -> "Eighty Five"
return tens[n // 10] + " " + helper(n % 10)
else:
# 例如：123 -> "One Hundred " + helper(23) -> "One Hundred Twenty Three"
return less_than_20[n // 100] + " Hundred " + helper(n % 100)
result = ""
i = 0
# 主循环：每三位一组进行处理
while num > 0:
# 取出最后三位数字
chunk = num % 1000
# 如果这一组不全为0，则进行处理
if chunk != 0:
# 拼接结果：当前部分的单词 + 对应的单位
# 注意：helper(chunk) 末尾自带一个空格
result = helper(chunk).strip() + " " + thousands[i] + " " + result
# 右移三位（处理下一组）
num //= 1000
i += 1
return result.strip()
实战中的“翻车”与教训：
在面试过程中，正是因为我认为这个问题太简单，导致了一个致命的错误。
我快速写下了上述逻辑，但在定义 less_than_20 数组时，因为过于自信，没有进行全面的检查。当我在白板上编写代码时，我漏掉了数组的中间几个元素（比如漏掉了 "Seventeen" 或者顺序写乱了）。
当面试官要求运行代码时，输入是 17。我的程序输出了奇怪的乱码或者报错。那一刻，我的脑海里一片空白。这是一道这么基础的题目，如果挂在这里，真的会尴尬到想找个地缝钻进去。
面试官非常专业，他并没有直接否定我，而是引导我检查数据结构。经过几分钟的痛苦调试，我终于发现了那个愚蠢的数组索引错误。这次经历让我明白了一个至关重要的道理：无论题目看起来多么简单，都必须在脑海中模拟一遍所有的边界情况，尤其是数据初始化部分。 避免过度自信，往往比展示技术更重要。
第二轮：技术面试的回马枪
就在我以为面试彻底结束、准备继续看我的国际象棋直播时，我意外地接到了第二轮面试的电话。原来，这一年的面试流程中，几乎所有候选人都进入了第二轮。这对我而言，是一个绝佳的救赎机会。
#### 第二轮面试策略与题目
第二轮的题目在难度上有所提升，更加侧重于数据结构的综合运用。面试官首先问了一个经典的二叉树问题，随后又跟进了一个涉及广度优先搜索（BFS）的场景题。
为了满足读者的求知欲，我将详细补充一个常在微软面试中出现的高频二叉树题目，这能很好地体现第二轮的技术深度。
#### 问题二：二叉树的层序遍历 II（Level Order Traversal II）
问题描述：
给你二叉树的根节点 root，返回其节点值自底向上的层序遍历。（即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历）。
输入输出示例：
- 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
- 输出：[[15,7],[9,20],[3]]
解题思路：
标准的层序遍历（BFS）是从上到下的。要实现自底向上，我们有两种主要方案：
- 反转法：先进行标准的 BFS，将结果存入列表，最后将整个列表反转。
- 双端队列法：在遍历过程中，直接将每一层的结果插入到结果列表的头部（头部插入效率较低，通常推荐反转法）。
代码实现与深度解析：
from collections import deque
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class Solution:
def levelOrderBottom(self, root: TreeNode):
if not root:
return []
# 使用双端队列作为辅助结构进行 BFS
queue = deque([root])
result = []
while queue:
level_size = len(queue)
current_level = []
# 遍历当前层的所有节点
for _ in range(level_size):
node = queue.popleft()
current_level.append(node.val)
# 将下一层的节点加入队列
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
# 将当前层的结果加入总结果中
# 这里我们不做头部插入，而是在最后统一反转，效率更高
result.append(current_level)
# 将结果列表反转，实现自底向上的顺序
return result[::-1]
关键点分析：
- Queue 的使用：BFS 的核心在于队列。我们要确保每一层的节点都被正确地处理。注意
for _ in range(level_size)这一步至关重要，它保证了我们只处理当前层的节点，而不会把下一层的节点也混进来。 - 反转操作：
result[::-1]在 Python 中是 O(N) 的时间复杂度，非常高效。相比于每次在列表头部插入（O(N^2)），这是一个显著的性能优化点。 - 空节点处理：在一开始就判断
if not root是一个好习惯，避免后续代码对空指针的特殊处理。
实用见解与代码最佳实践
回顾这两轮面试，除了算法本身，我们在编写生产级代码时，还有几个细节值得深入探讨。
#### 1. 输入验证
在任何函数的开始，都要检查输入的有效性。例如，如果输入是 None 或者空列表，直接返回默认值。这不仅是为了通过测试用例，更是为了防止线上程序崩溃。
#### 2. 变量命名
在第一轮面试的 INLINECODEdb6b58be 中，我使用了 INLINECODE4582fd3a, INLINECODE7d24e7f8, INLINECODE32129cff 等名称。虽然这在算法题中很常见，但在实际工程中，更推荐使用更具描述性的名称，比如 INLINECODEa81f3061, INLINECODEf8719c15, thousand_index 等。好的代码是自解释的。
#### 3. 性能考量
在数字转文字的题目中，我们使用了空间换时间的策略，即通过预设数组 INLINECODE8ce9e84b 和 INLINECODE97b1d224 来避免大量的 if-else 判断。这是一个典型的查表法优化。在处理海量数据或高频调用的函数时，查表法往往比逻辑判断快得多。
总结与后续步骤
这次从甲骨文的拒信到微软面试的起死回生，让我学到了很多。
- 保持平常心：即使面对挫折，也要迅速调整状态。你可能觉得一切结束了，但机会往往就在下一秒出现。
- 基础扎实：不要因为题目看起来简单就掉以轻心。像“数字转文字”这种题目，往往是考察细心程度和代码质量的最好试金石。
- 重视沟通：当我在第一轮面试中遇到 Bug 时，如果我选择沉默而不是尝试让面试官看到我的思考过程，结果可能完全不同。面试官看重的是你解决问题的思路和抗压能力。
给你的建议：
如果你正在准备类似的面试，建议你从以下几方面入手：
- 系统复习：确保你对数组、链表、树、图、动态规划等核心概念了如指掌。
- 模拟面试：找朋友进行模拟，或者对着镜子大声说出你的思路。这能极大地缓解真实面试时的紧张感。
- 代码规范：即使是在白板编程，也要注意缩进、变量命名和边界检查。这不仅是为了面试，更是为了成为一名优秀的工程师。
希望我的这段经历和这些代码示例能对你的求职之路有所帮助。祝你在未来的面试中好运，拿到心仪的 Offer！