Waymo 2026 最新电面复盘：做出了 Dijkstra 却被降级？揭秘无人车大厂面试的“潜规则”

Waymo 电面实录：语义地图、Dijkstra 与面试中的沟通艺术

近日，一位同学分享了他在维摩 (Waymo) 的店面经历。虽然最终拿到了 Passing，但结果却是“降级 (Downlevel)”。这让我们不得不重新审视大厂面试的评价标准：仅仅解出题目真的够了吗？

面试题目：语义地图中的 ETA 计算

面试官给出的题目看起来非常直接：在给定的语义地图节点中，如何计算两点之间的预计到达时间 (ETA)？

题目本身被故意设计得非常模糊。这正是 Waymo 这类无人车大厂的风格——他们不仅考察你的代码能力，更考察你在面对不确定性时的处理能力。

核心考点：

1. 图论建模：将语义地图节点转换为图结构，边权代表行驶时间。
2. 经典算法：使用 Dijkstra 算法 求解两点间的最短路径（即最小 ETA）。
3. 沟通与澄清：由于题目模糊，候选人必须主动询问面试官：节点是如何定义的？道路限速如何考虑？实时路况是否需要加入计算？

为什么会面临“降级”？

在这场面试中，候选人虽然写出了 Dijkstra 的方案并得到了面试官的赞同，但由于在问题具体化阶段的沟通深度不足，或者代码实现中的细节处理（如复杂度权衡、工程化考量）不够完美，最终导致了降级。这提醒我们，在高阶职位的面试中，沟通的效率和深度与算法实现同样重要。

如何稳拿 Offer 不降级？

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