编码与数据结构与算法是 Harvey 前沿部署工程师面试流程的核心环节。多步骤的实战构建题（内存数据库、限流器、解析器），加上 LeetCode 中等难度的经典题，对标 OpenAI/Anthropic 的实战筛选和 Meta/Palantir 的经典题目。以下是需要准备的编码与数据结构与算法题目：先是标注为 Harvey 的题目，然后是我们编码与数据结构与算法方向中信度最高的题目，每道题都配有达到资深工程师水准的答案。

标注为 Harvey 的编码与数据结构与算法题目

更多适用于 Harvey 面试流程的编码与数据结构与算法题目

候选人认为最有用、信度最高的编码与数据结构与算法题目，模拟 Harvey 前沿部署工程师面试流程所考察的内容。

Harvey 编码与数据结构与算法轮次背后的概念

这些题目所假设的术语和思维模型。基础内容免费开放；更深入、决定面试成败的理念属于付费内容。

基础解析混乱的真实世界数据客户的文件往往很脏：引号不一致、表头缺失、垃圾行、具有误导性的编码。你的任务是进行防御性解析，跳过并记录坏行而不是中止整个批次，并保持解析逻辑的纯粹、与业务逻辑分离，从而保持可测试性和确定性。这基本上就是早期 FDE 数据接入工作的全部内容。

基础真正重要的大 O 分析在实际部署中，大 O 不是白板上的谜题；它是判断客户数据是否适合你所选方案的关键计算。这项技能在于找出在客户规模下占主导地位的项，知道暴力解法何时失效、何时需要索引或 ANN，并识别常数因子和内存何时比指数更决定结果。

核心登录可测试性与依赖注入直接访问时钟、网络、文件系统或随机数生成器的代码无法进行确定性测试，因为其输出取决于外部世界。解决办法是将纯逻辑与副作用分离，并注入那些接触外部世界的组件（时钟、I/O、随机性），使测试可以传入模拟对象。当你接手不可测试的代码时，先用特征化测试固定其当前行为，然后在这个安全网下进行重构。

核心登录流式处理与背压流式处理逐块处理数据，因此无论输入多大，内存占用都保持平稳。一旦生产者速度超过消费者，就需要背压：一个有界缓冲区，让生产者等待，而不是把无界的工作堆积到内存中。在 Python 中，流式处理部分用生成器和分块读取实现，背压部分用有界队列（或阻塞式 put）实现。处理不当，一个 50 GB 的文件或一个快速的上游就会把机器搞到内存溢出（OOM）。

基础滑动窗口与双指针数组和字符串的面试题中有很大一部分其实是这两种模式之一。双指针从两端或以两种速度遍历一个有序结构；滑动窗口在一段连续区间上维护一个滚动答案，通过滑动而不是重新计算来更新。两者都能把显而易见的 O(n^2) 双重循环变成一次 O(n) 的遍历，而在 25 分钟的面试中，识别出该用哪一种模式就已经成功了大半。

基础堆与 Top-K当题目提到 top-K、第 K 大或合并 K 个有序流时，答案几乎总是堆。二叉堆可以在 O(1) 时间内取出最小（或最大）元素，插入/弹出为 O(log n)，当你只需要最好的 K 个时，它能把完整的 O(n log n) 排序变成 O(n log k) 的扫描。一个反复出现、起初反直觉的技巧是：维护一个大小为 K 的最小堆来找出最大的 K 个元素。

核心登录图遍历与拓扑排序网格、依赖链、任务调度器和路径问题本质上都是图。BFS 在无权图中寻找最短路径并逐层探索；DFS 深入遍历，是环检测的基石。拓扑排序对 DAG 进行排序，使每个依赖都排在需要它的节点之前，同一套机制还能判断依赖图中是否存在无法处理的环。

核心登录缓存与淘汰缓存是放在昂贵操作前面的有界内存，因此真正的设计问题是：当缓存满了该丢弃什么。LRU 淘汰最近最少使用的条目，是默认选择；它由哈希表加双向链表构成，以实现 O(1) 的 get 和 put。TTL 增加了基于时间的过期机制。选择并实现正确的淘汰策略是最常见的 FDE 实战编码面试题之一。

Harvey 的前沿部署工程师面试环节会出诸如“构建一个 CLI，读取一个文件夹中的文档并输出提取实体的 JSON 索引。”、“React 流式聊天界面丢 token、显示乱码，且长回复时卡顿。找出这三个 bug 并修复。”、“标注生成句子中来自某个来源的每个部分，合并重叠部分并列出贡献的来源。”之类的编码与数据结构题目。多部分实战构建题（内存数据库、限流器、解析器）加上 LeetCode 中等难度的经典题，对标 OpenAI/Anthropic 的实战面试以及 Meta/Palantir 的经典题。完整题集按从易到难排序并附专家答案，如下所示。

按顺序完成本页的编码与数据结构题目，学习下方链接的相关概念，然后查阅 Harvey 的完整面试流程，了解这一轮在整个环节中的位置。

是的。Harvey 将前沿部署工程师派驻到大型律所客户内部数月，构建律所专属的法律 AI 应用，同时其核心工程团队也招聘应用 AI 工程师。

需要扎实的编程基础、结构化的软件架构设计能力，并参与 RAG 和多步骤 AI 流水线的工作。面试官会评估你如何应对模糊性，并在真实的法律问题上做出清晰的决策。

Harvey 的其他面试环节

Harvey 前沿部署工程师面试流程所考察的其他方向。

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