【温哥华科技面经】
Palantir算法挑战全解析 + Python代码实战分享！
大家好！最近刚经历了Palantir的算法面试，来分享一下我的面经和解题思路～希望能帮到也在准备面试的小伙伴们！
算法挑战概览
Palantir的算法题偏向实际场景，比如图论、动态规划和数据处理。我被考到的题目是：
“优化城市物流路径”（基于Dijkstra算法变种+贪心优化）
解题思路
问题拆解：将物流网络建模为带权有向图，节点代表中转站，边代表运输成本。
核心算法：Dijkstra找最短路径 + 贪心选择局部最优解（Python的heapq超好用！）
边界处理：比如不可达节点、负权边（面试官会追问哦！）
Python代码片段
import heapq
def optimize_delivery(graph, start):
priority_queue =
distances = {node: float('inf') for node in graph}
distances = 0
while priority_queue:
current_dist, current_node = heapq.heappop(priority_queue)
for neighbor, weight in graph.items():
if (new_dist := current_dist + weight) < distances:
distances = new_dist
heapq.heappush(priority_queue, (new_dist, neighbor))
return distances
面试官追问环节
- 如何优化时间复杂度？（答：斐波那契堆
） - 如果运输成本含时间变量怎么办？（动态权重处理！）
心得总结
- Palantir很看重代码可读性和沟通逻辑，写代码时要边写边解释！
- 刷题建议：多练LeetCode Hard和图论题（尤其是Dijkstra/A*）
大家有什么问题欢迎留言讨论～祝各位offer拿到手软！
#温哥华Tech #面试干货 #Python #算法挑战
图论实战必备 
沟通逻辑关键！ 
加拿大视角下的独特优势
优劣势对比：Palantir vs 加拿大本地大厂
：Palantir面试官可能在加州，温哥华候选人可巧妙提及“跨时区物流延迟优化”（比如代码中加
）
面试官笑疯但加分！
”）
）
加拿大特色场景
因为加拿大城市间距远且路网稀疏（如温哥华到卡尔加里），用
我在多伦多送货兼职时发现，局部最优解确实能省15%油费，但遇到暴雪封路（边界条件！）得用动态权重调整～
尤其是图论题，比如用Dijkstra+贪心优化路径，简直是温哥华面试场的“高频刺客”
。
），到电商物流最短路径（Amazon温哥华分部最爱问
），Dijkstra是基础中的战斗机。
一定要说清：“每次选局部最优，最终逼近全局最优，比如BC省的山路最短路径问题！”
）。
，可以问：“如果节点是加拿大城市，边是航班时间，怎么处理延迟？”
商业impact解释？ 嗯，能比得上减少拥堵，让大家更快地到达Tim Hortons吗？
同推LeetCode 787这道变形题，温哥华科技公司超爱考带权图！最近Amazon也出了类似物流题
俺在加拿大也面过几家大厂，Palantir这物流路径优化题确实经典，Dijkstra+贪心组合拳打得漂亮！
不过要注意边界条件，比如魁北克那种单行道（有向边）和蒙特利尔修路（临时不可达节点）都得考虑上。
：高峰时段权重加30%，夜间减20%，用
！
代码可读性这块儿，强烈推荐用BC省官方Python风格指南（搜"BC Python PEP8"），连维多利亚市政府IT部门都在用。