OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导。
在 Meta 的面试中，coding 题几乎完全来自 LeetCode 高频题库。整体来说，他们不会出特别冷门的题，而是集中在常见数据结构与算法的经典考点上。我们需要展现的是对常见题型的熟练掌握程度，以及在复杂问题中逐步拆解、优化的能力。
Meta 的高频题型大致集中在六个方向。首先是图相关的问题，尤其是 BFS 与 DFS。BFS 常用于最短路径或状态转移类题目，而 DFS 则常考连通性检测与拓扑排序，这类题目在课程表和岛屿问题中出现频率很高。其次是动态规划，常见的模式包括背包问题、区间动态规划以及状态转移类问题，比如爬楼梯、打家劫舍和股票买卖。第三类是贪心与区间题，Meta 面试特别偏好会议室、跳跃游戏、加油站一类的场景。第四类是二分查找与排序，很多时候不仅仅是直接的查找，而是考边界条件处理或者结合双指针的三数之和与区间合并。第五类是哈希与滑动窗口，核心是子串匹配问题，例如最小覆盖子串或无重复子串长度。最后是链表与栈，常见于快慢指针检测环以及单调栈问题，如 Next Greater Element 与柱状图最大矩形。
从考点来看，Meta 更强调数据结构的灵活使用。我们需要熟练掌握堆、哈希表、栈、队列，以及图的多种存储方式。同时，算法复杂度的优化也是重点，很多题目初始解法是 O(n²)，但真正考察点在于能否优化到 O(n log n) 或 O(n)。此外，Meta 很喜欢通过 follow-up 的形式逐步加深问题，从而考察候选人的思维延展能力。例如在解决了基本的图遍历问题后，面试官可能会要求你优化存储方式、支持更多功能，甚至进一步讨论分布式场景。最后，边界条件的处理也不可忽视，空输入、极端数据规模和特殊情况都是常见陷阱。
在具体题目层面，有几个是 Meta 面试的“保留项目”。课程表系列（LeetCode 207 和 210）几乎是图论考察的代表题，通过拓扑排序检验候选人对依赖关系的建模和解决能力。会议室系列（LeetCode 252 和 253）则是区间问题中的经典，往往需要排序与优先队列的结合。LRU Cache（LeetCode 146）是设计题的代表，几乎是必考之一，因为它既需要对数据结构有深入理解，又能体现代码实现的严谨性。除此之外，Word Ladder（LeetCode 127）以及 Minimum Genetic Mutation（LeetCode 433）经常用来考察 BFS 最短路径。岛屿问题（LeetCode 200 和 695）则是 DFS 与 BFS 的另一种变形，出现频率极高。在动态规划领域，House Robber、Coin Change 和 Word Break 这几题几乎是标准模板。滑动窗口方向，则常见 Minimum Window Substring 和 Longest Substring Without Repeating Characters，这些问题不仅要求写对，还要在 O(n) 时间内完成。