2026 高盛 (Goldman Sachs) 核心研发岗算法真题与独家面试复盘

Mar 11

文章目录

前言：斩获顶级投行Offer的关键
高盛面经：Coding 真题硬核解析
1. Process Starvation Time (进程饥饿时间)
2. Remove Encyclopedias (百科全书消消乐)
真实案例：2026年零经验小萌新如何高盛上岸
如何准备高盛面试？掌握高盛高频题目
面试救急：顶尖技术专家为你保驾护航

前言：斩获顶级投行Offer的关键

在华尔街顶级投行中，Goldman Sachs（高盛）的技术面试一直以其对算法基本功和逻辑思维的极致考验而闻名。今天，我们将为大家复盘一份最新出炉的高盛面经，带你深度解析两道极具代表性的硬核算法题。如果你正在思考如何准备高盛面试，这篇文章绝对不容错过！

高盛面经：Coding 真题硬核解析

1. Process Starvation Time (进程饥饿时间)

题目描述： 给定一个包含 $n$ 个进程优先级的数组 priorities。CPU按逆序（从索引 $n-1$ 到 $0$）执行进程，每个进程耗时1个单位时间。如果一个低优先级的进程在一个高优先级进程之前执行，高优先级进程就会经历“饥饿”（Starvation）。饥饿期从最早的低优先级进程开始执行时算起，直到该进程自己执行时结束。简单来说：对于每个下标 i，要求找到最大的 j，满足 j > i 且 priorities[j] < priorities[i]。

解题思路： 这是一道非常经典的寻找右侧元素的变体。由于我们需要寻找右侧严格小于当前元素的最远距离，我们可以维护一个单调递减的栈。从右向左遍历数组，将更小的值的索引入栈；随后对于每个元素，通过二分查找（Binary Search）在单调栈中快速定位出符合条件的最大下标 j。

Python 核心代码实现：

def get_starvation_times(priorities):
    n = len(priorities)
    ans = [0] * n
    # 单调栈，存储下标。从栈底到栈顶，对应的优先级单调递减
    stack = []
    
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        if not stack or priorities[i] < priorities[stack[-1]]:
            stack.append(i)
            
    for i in range(n):
        left, right = 0, len(stack) - 1
        best_j = i
        # 在单调栈中二分查找：寻找最后一个 priorities[stack[mid]] < priorities[i]
        while left <= right:
            mid = (left + right) // 2
            if priorities[stack[mid]] < priorities[i]:
                best_j = max(best_j, stack[mid])
                right = mid - 1
            else:
                left = mid + 1
                
        if best_j > i:
            ans[i] = best_j - i  # 记录饥饿时间差
            
    return ans

2. Remove Encyclopedias (百科全书消消乐)

题目描述： Cole 需要从 $n \times m$ 的书架上移除所有的百科全书。每本百科全书由 $k$ 个作者之一编写（用 1 到 $k$ 的整数表示）。当 Cole 选择位于 $(i, j)$ 的百科全书时，同一行和同一列中同一作者的所有其他百科全书也会被同时移除。求移除书架上所有百科全书所需的最少选择次数。

解题思路： 这类矩阵消除问题，本质是二分图（Bipartite Graph）连通性问题。我们将矩阵的“行”和“列”看作图中的节点，矩阵中的书籍看作连接对应行和列的无向边。因为不同作者（颜色）的操作是完全独立的，我们可以针对每一个作者分别建图。每次选择一本书（一条边），都会触发移除同行和同列的所有同类书籍的操作，这等价于在一个连通块（Connected Component）中进行操作。对于任意一个包含多条边和顶点的连通块，我们可以通过图论分析得出其最小选择次数。借助并查集（Union-Find）或 DFS 算法，我们可以高效地统计每个独立作者图中的连通分量，从而累加得出全局最优解。

Python 核心代码框架：

from collections import defaultdict

def min_removals_to_clear_shelf(grid):
    if not grid or not grid[0]: return 0
    n, m = len(grid), len(grid[0])
    
    # 按作者分类存储坐标
    author_books = defaultdict(list)
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if grid[i][j] != 0:
                author_books[grid[i][j]].append((i, j))
                
    total_clicks = 0
    
    # 针对每个作者独立计算
    for author, books in author_books.items():
        # 核心逻辑：计算该作者需要的最少消除次数
        # 内部可通过 DFS 或并查集处理行列的连通块
        components_count = calculate_min_clicks_for_graph(books)
        total_clicks += components_count
        
    return total_clicks

def calculate_min_clicks_for_graph(books):
    # 使用 DFS 或并查集处理连通块的模板代码
    # 此处为框架占位，需补充图的遍历逻辑
    return 1 # 示例返回值

真实案例：2026年零经验小萌新如何高盛上岸

很多同学觉得投行算法题难度大、题型偏，但只要有科学的策略，逆袭绝非不可能。在2026年2月，来自国内某双非院校的计算机专业应届生张同学找到了我们。他的算法基础一般，对于图论和复杂数据结构非常抗拒。在我们的专家团队介入后，我们直接为他梳理了近三年的高盛高频题目，并针对性地进行了一对一的真实场景 Mock Interview。在最终的背靠背面试中，考官恰好抛出了上面提到的 "Process Starvation Time" 变种题。张同学利用我们总结的单调栈与二分查找结合的套路，只用了 10 分钟就手写出了 Bug-free 的最优解，并对考官关于时间复杂度的极限追问对答如流。最终，在 2026 年 3 月初，张同学顺利收到了高盛的核心研发正式 Offer，完成了不可思议的高盛上岸奇迹！

如何准备高盛面试？掌握高盛高频题目

从今年的趋势来看，高盛的面试重点依然聚焦在：

数据结构与算法：尤其是数组操作、单调栈、二分查找以及图论（连通块、并查集）。
边缘测试与代码鲁棒性：要求你的代码能够在极端情况（如完全逆序、巨量离散数据）下依然保持高效运转。如果你想在竞争激烈的面试中脱颖而出，盲目海量刷题是不可取的，精准狙击高盛高频题目、深度理解背后的数据结构原理才是王道。

面试救急：顶尖技术专家为你保驾护航

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