先聊聊经典的几道题

比如plant infection，五个part，层层递进，一般过了三个part就算通过这一轮。每个part都有大量的parameterized test case，也就是说代码需要bug free。面试官不在乎时间/空间复杂度，只看functional correctness，所以暴力simulation没有问题。很多细节需要留意，务必看清题目后再开始代码实现，比如part3：植物heal的当天，是先heal再infect邻居，还是先infect邻居再heal。

再比如另一题，通过async api计算tree的节点数。这题有一些异步的思想，但是默认部分api已经实现，可以直接调用。分成三个part，part1是计算tree的节点数，part2是可视化tree的结构，part3是一些理论层面的followup（关于synchronization）。这道题的代码不用run，只要interviewer肉眼检查没有逻辑错误即可。

再说说频率较低的几个问题

比如 batching API calls，这题会给你一个下游 API，但有 QPS 限制或 batch size 限制，让你设计一个 wrapper 自动合并请求。四个 part，part1 是简单 batching（收集一批再发），part2 加时间窗口（比如 10ms 内聚合），part3 加并发（多个线程调用），part4 讨论 failure retry 或 partial success。坑点在于 thread safety、队列设计，以及 latency vs throughput 的 tradeoff。

比如 distributed log merging，这题会给你多个已经按时间排序的日志流（可能来自不同机器），要求你合并成一个全局有序的log stream。分成3个 part，part1 是同步版本，用最简单的 k-way merge（heap）即可，part2 会变成 streaming / iterator 形式，要求一边读取一边输出，不能一次性加载全部数据，part3 可能会加入 failure handling，比如某个 stream 卡住或延迟，需要你设计 timeout 或 fallback 机制。细节上要注意稳定性（相同 timestamp 的顺序）、内存限制，以及接口设计是否 clean。

再比如 retry with backoff scheduler，这题让你实现一个带重试机制的任务调度器。四个 part，part1 是基本的 retry（失败后重试 N 次），part2 引入 exponential backoff，part3 会要求 jitter（避免 thundering herd），part4 讨论任务持久化或 crash recovery。关键在于时间调度是否准确、任务状态管理是否清晰，以及边界情况（比如最大等待时间、任务取消）。