Google STEP 实习面试全指南：从基础 DSA 到 2026 年 AI 辅助开发实战

大家好！很高兴能在这里和大家分享一段难忘的旅程。回想起当我们获得在 B.Tech 大三期间参加 Google STEP 2022 夏季实习生面试的机会时，那绝对是一个激动人心的时刻，也是对我们过去几年编程学习成果的一次重要检验。

在这篇文章中，我们将深入探讨 Google STEP（Student Training in Engineering Program）实习项目的面试全流程，并结合 2026 年最新的技术趋势，看看作为现代开发者，我们该如何将 AI 辅助编程、代码质量意识以及工程化思维融入到面试准备中。无论你是正处于大二、大三准备寻找实习的学生，还是对大厂面试流程感兴趣的开发者，这篇文章都将为你提供一份详尽的实战指南。我们将一起回顾面试的每一个环节，剖析关键技术点，分享代码示例，并总结出如何在面试中脱颖而出。

面试概览：一场持久战与 AI 时代的挑战

Google 的 STEP 实习项目专门针对大二和大三的学生，旨在为我们提供进入业界顶尖公司的机会。通常情况下，Google 的 STEP 实习面试流程包含 2 轮技术面试，每轮时长 45 分钟，并且都具有淘汰性质。

然而，我的经历稍有不同。在通过了第一轮面试后，由于第二轮面试的表现没有达到预期，我经历了一段漫长的等待。经过 Google 招聘团队的额外审查和综合评估，我在两个月后奇迹般地获得了第三次面试的机会——也就是俗称的“加赛”。最终，我顶住压力成功拿到了 Google 的 Offer。可以说，STEP 实习是我迄今为止最棒的经历，而这段经历也让我深刻理解了充分准备的重要性。

站在 2026 年的视角回望，面试的考察重心虽然依然在于 DSA（数据结构与算法），但面试官对工程化能力和代码可维护性的关注度显著提升。现在的我们，不仅要写出能跑通的代码，更要写出像“艺术品”一样结构清晰、易于理解的代码。

技术核心：DSA 是基石，但不是终点

在进入具体的面试题目之前，让我们先明确一下 Google STEP 面试的技术考察重点。面试官最看重的是我们扎实的 DSA（数据结构与算法）基础，但在 AI 编程助手普及的今天，死记硬背已经不再是核心竞争力，理解底层逻辑才是。

我们需要重点关注以下领域：

• 基础数据结构：排序、查找、字符串算法，以及 HashMaps（哈希表）、栈、队列的使用。
• 图与搜索算法：这是 STEP 面试的重灾区，涉及 BFS（广度优先搜索）、DFS（深度优先搜索）、拓扑排序、路径查找以及 2D 矩阵中的图算法问题。
• 复杂度分析：不仅要能写出代码，还必须熟练分析时间复杂度和空间复杂度。在现代开发中，这直接关系到系统的资源消耗和用户体验。

深入技术细节与代码实战：从算法到工程

在复盘我的第二轮面试时，面试官特别提醒我要额外注意边界情况和空间复杂度。这不仅仅是关于“能跑通”的问题，更是关于代码质量的问题。通常，我们需要提出一个优化后的解决方案，并将其代码写在共享的 Google Doc 上。如果时间允许，面试官还会要求我们进行代码演练，甚至要求为同一个问题写出两种不同的解决方案。

下面，让我们通过几个具体的代码示例，来看看我们该如何应对这些常见的考察主题，并融入现代开发的最佳实践。

#### 场景一：2D 矩阵与 BFS（最短路径问题）

在 STEP 面试中，处理 2D 矩阵的搜索问题非常常见。假设我们有一个由 INLINECODEccc47328 和 INLINECODE4e3527da 组成的矩阵，INLINECODE5c9ad582 代表路，INLINECODE2b2544dc 代表墙，我们需要找到从左上角到右下角的最短路径长度。如果找不到路径，则返回 -1。

这个问题非常适合使用 广度优先搜索 (BFS)，因为 BFS 天然适合寻找无权图中的最短路径。

思路解析：

• 我们使用一个队列来存储待访问的节点。
• 每次从队列中取出一个点，检查它是否是终点。
• 如果不是终点，就将其上下左右四个方向的邻居（如果是路且未访问过）加入队列，并记录步数。
• 为了避免重复访问，我们需要一个 visited 矩阵或者直接修改原矩阵。

代码示例（生产级标准）：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class ShortestPathInBinaryMatrix {
    public int shortestPathBinaryMatrix(int[][] grid) {
        // 边界检查：如果起点或终点被堵住，直接返回 -1
        // 这是我们在工程中常说的“快速失败”策略，尽早抛出异常
        if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0][0] == 1) {
            return -1;
        }
        
        int n = grid.length;
        // 终点检查
        if (grid[n-1][n-1] == 1) {
            return -1;
        }

        // 定义方向数组：上、下、左、右
        // 使用二维数组封装方向变化，比在循环中写多个 if-else 更清晰
        // 这体现了代码的“可扩展性”，如果未来要支持8个方向，只需修改此处
        int[][] directions = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
        
        // BFS 队列，存储坐标数组
        Queue queue = new LinkedList();
        queue.offer(new int[]{0, 0});
        
        // 空间优化技巧：原地修改矩阵标记访问
        // 在内存敏感的场景下（如嵌入式开发），这比新建一个 visited[][] 节省 O(N^2) 空间
        grid[0][0] = 1; 
        
        int pathLength = 1; // 起点算第一步

        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            // 分层遍历（Level Order Traversal）：
            // 这一点至关重要。只有处理完当前层的所有节点，步数才加1。
            // 这保证了我们找到的一定是最短路径。
            for (int i = 0; i = 0 && newRow = 0 && newCol < n 
                        && grid[newRow][newCol] == 0) {
                        
                        grid[newRow][newCol] = 1; // 标记已访问
                        queue.offer(new int[]{newRow, newCol});
                    }
                }
            }
            pathLength++; 
        }
        
        return -1; // 队列空了还没到终点，说明无路可走
    }
}

面试技巧（2026 版）： 在写这段代码时，如果面试官问：“如果我们可以向对角线移动怎么办？”，你可以展示你的快速适应能力。此外，我们不仅要写出代码，还要像上面的注释那样，解释为什么要这样做。例如，提到“快速失败”和“原地修改”这些工程术语，会让面试官觉得你不仅会写题，还懂系统设计。

#### 场景二：HashMap 与滑动窗口（字符串查找）

另一个常见的考点是利用 HashMap 来处理字符串或数组中的频率统计问题。比如：找到字符串中所有字母异位词的起始索引。

假设我们有两个字符串 INLINECODEb33489fb 和 INLINECODE48da6595，我们需要找到 INLINECODE8ee1026b 中所有是 INLINECODEb66d9ddc 的字母异位词的子串的起始索引。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。

思路解析：

• 我们可以使用“滑动窗口”技术，维护一个固定大小的窗口。
• 使用 HashMap 来统计窗口内字符的频率。
• 为了高效比较，我们可以使用数组的哈希优化来代替沉重的 Map 对象。

代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class FindAllAnagrams {
    public List findAnagrams(String s, String p) {
        List result = new ArrayList();
        if (s == null || p == null || s.length() < p.length()) {
            return result;
        }

        // 优化点：使用数组代替 HashMap
        // 因为题目通常只涉及小写字母，我们可以用 int[26] 来模拟哈希表
        // 这将查找的时间复杂度从 O(logK)（HashMap红黑树）降低到 O(1)
        int[] pCount = new int[26];
        int[] sCount = new int[26];
        
        // 统计字符串 p 的频率
        for (char c : p.toCharArray()) {
            pCount[c - 'a']++;
        }
        
        int windowSize = p.length();
        
        // 遍历字符串 s
        for (int i = 0; i = windowSize) {
                char leftChar = s.charAt(i - windowSize);
                sCount[leftChar - ‘a‘]--;
            }
            
            // 只有当窗口大小达标时，才进行比较
            if (i >= windowSize - 1) {
                if (matches(pCount, sCount)) {
                    result.add(i - windowSize + 1);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    // 辅助函数：比较两个数组是否相同
    // 这是一个 O(26) 的操作，即 O(1) 常数时间
    private boolean matches(int[] arr1, int[] arr2) {
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            if (arr1[i] != arr2[i]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

public class RemoveDuplicates {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        // 边界条件处理
        if (nums.length == 0) return 0;
        
        // 经典的快慢指针模式
        // i: 慢指针，指向当前不含重复元素序列的最后一个位置
        // j: 快指针，用于探索数组前方
        int i = 0; 
        
        // 从第二个元素开始比较
        for (int j = 1; j < nums.length; j++) {
            // 如果发现不一样的元素
            if (nums[j] != nums[i]) {
                i++; // 慢指针前移
                nums[i] = nums[j]; // 覆盖重复值
            }
            // 如果相同，j 继续前移，i 不动，相当于跳过了重复值
        }
        
        // 返回长度（索引 + 1）
        // 现在数组的前 i+1 个元素就是唯一的
        return i + 1;
    }
}