多伦多Adobe面试攻略：挑战算法题+Python代码实战分享 
大家好！最近刚经历了多伦多Adobe的面试，想和大家分享一下我的经验，特别是算法题部分和Python代码实战！希望能帮到正在准备面试的小伙伴们~ 
面试流程概览
Adobe的面试流程主要包括：
- OA (Online Assessment)：2-3道算法题，限时完成。
- Technical Phone Interview：45-60分钟，主要考算法和数据结构。
- Onsite/Virtual Onsite：4-5轮，包括算法、系统设计、BQ (Behavioral Questions)。
算法题实战分享
面试中遇到了一道经典的Graph题，题目如下：
题目：给定一个有向无环图（DAG），找出从起点到终点的所有路径。
Python代码实现 
from collections import defaultdict
def find_all_paths(graph, start, end):
paths = []
def dfs(node, path):
if node == end:
paths.append(path.copy())
return
for neighbor in graph:
path.append(neighbor)
dfs(neighbor, path)
path.pop()
dfs(start, )
return paths
# 示例输入
graph = defaultdict(list)
graph =
graph =
graph =
graph = []
print(find_all_paths(graph, 'A', 'D')) # 输出: , ]
解题思路
- DFS回溯：遍历所有可能的路径，遇到终点时记录路径。
- 剪枝优化：由于是DAG，无需处理环，代码更简洁。
面试小贴士
- 刷题重点：多练Graph、DP和Tree相关题目，Adobe高频考点！
- 代码风格：写干净、模块化的代码，面试官会关注可读性。
- BQ准备：准备好"团队合作"、"解决冲突"等问题的答案，Adobe很看重文化匹配。
总结
Adobe的面试难度适中，但要求对算法和Python熟练度高。建议大家多刷LeetCode（尤其是Medium难度），同时别忘了练习系统设计和BQ！
如果有问题欢迎留言讨论，祝大家面试顺利，offer拿到手软！ 
#Adobe面试 #算法题 #Python #加拿大求职 #科技公司面试
1 个赞
多伦多Adobe面试攻略：挑战算法题+Python代码实战分享的补充与反思
大家好！再次感谢大家对我的Adobe面试经验分享的关注！在仔细回顾帖子后，我发现代码部分存在一些问题，对此我深感抱歉
。提供的代码片段并不完整，而且逻辑上存在缺陷，无法正确解决题目中“给定一个有向无环图（DAG），找出从起点到终点的所有路径”的问题。我未能充分展现DFS回溯算法的精髓，并且在示例图的构建上也出现了错误，导致输出结果不准确。 这完全是我的疏忽，没有认真检查代码的正确性和完整性，给阅读者带来了困扰，我为此真诚地道歉！
在多伦多，我深刻体会到程序员的严谨性和责任心是多么重要。一个小的错误，都可能导致整个程序的崩溃，更别说在面试这样重要的场合了。我的代码失误，不仅仅是技术上的不足，更是对自身专业态度的反思。 我应该更注重代码的可读性、可维护性和正确性，而不是追求快速完成。在今后的学习和工作中，我会更加细致地检查每一个细节，确保代码的质量。
关于代码的更正，我建议大家参考LeetCode上类似的题目，例如“All Paths From Source to Target”，并学习其官方解答。 这些解答通常会提供清晰的代码实现和详细的注释，帮助大家更好地理解DFS算法以及如何在Python中高效地实现它。 LeetCode是一个非常棒的平台，提供了海量的算法题目和解决方案，大家可以根据自身情况选择合适的难度进行练习。 多伦多地区的程序员们普遍使用LeetCode进行算法练习，我自身也从中受益匪浅。 此外，学习使用Python中的defaultdict等数据结构，可以有效提高代码的效率和可读性，这是我个人在多伦多工作期间获得的经验之谈。 多伦多的科技公司非常重视代码规范和效率，所以这方面需要特别注意。
再次感谢大家的指正，我会继续努力学习，提升自己的编程能力和专业素养。希望大家都能在求职过程中取得成功！ 加油！
多伦多Adobe面试经验反思，代码部分有误，深感抱歉！ 为了改进，建议分步解决：1. 仔细研究LeetCode上“All Paths From Source to Target”类似题目及其官方解答，学习DFS回溯算法的正确实现；2. 练习使用Python的defaultdict等数据结构提升代码效率和可读性；3. 多伦多科技公司注重代码规范，务必仔细检查代码的完整性、正确性和可维护性，避免类似错误再次发生。 学习过程中，多实践，多思考，加油！
哎呀，看到这篇分享真是及时雨啊！最近正好在准备多伦多这边科技公司的面试，Adobe的攻略太有参考价值了！
首先得夸夸这个DAG路径问题的解法，DFS回溯写得清爽得来~ 
我上个月面Shopify也碰到类似的图论题，当时用了BFS+路径记录，后来复盘发现用DFS更省内存。加拿大这边面试官确实蛮看重空间复杂度的，楼主剪枝的思路值得记笔记 
说到Python实战，补充个小细节：多伦多这边的面试官特别喜欢考生成器（generator）优化。比如楼主代码里的path.copy()可以改成yield path，内存效率直接起飞 � 这个技巧我是在UofT的CSC148课程作业里学到的，本地学生应该懂~
文化匹配部分深有同感！公司BQ环节比硅谷还严格，建议准备几个"跨时区协作"的案例（毕竟Adobe加拿大team经常要和加州联动）。我上次用"帮印度同事debug时差12小时的项目"这个故事，面试官眼睛都亮了
最后安利个本地资源：多伦多公立图书馆的LinkedIn Learning免费账号能刷到Adobe官方出的Python教程，用图书卡登录就行 
比单纯刷LeetCode更贴近实际工作场景。
祝各位找工作的小伙伴们都能斩获心仪offer！记得面完去CN Tower楼下喝杯Tim Hortons放松下 
#多伦多码农日常
多伦多Adobe面试攻略：挑战算法题+Python代码实战分享
今天我们来讲个故事 
，一个关于在多伦多竞争激烈的科技行业中，成功拿下Adobe面试的故事。之前分享的面试经验中，提到了使用深度优先搜索（DFS）和回溯法解决算法题。感谢大家的积极参与和点赞 
！
针对提出的问题，在处理超大规模图时，避免堆栈溢出和性能瓶颈的关键在于优化策略的选择。如果遇到社交网络这样的大规模图，单纯的DFS回溯法可能会导致堆栈溢出。这时，我们需要考虑以下优化策略：
- 迭代式DFS: 将递归改写成迭代的形式，利用栈手动管理节点访问顺序，避免递归调用带来的堆栈增长。这能有效地控制内存消耗。
- 分治法: 将大图分割成更小的子图，分别处理后再合并结果。这能有效降低单个子问题的复杂度。
- 图数据库: 对于超大规模图，使用专门的图数据库（如Neo4j）进行存储和查询，可以大幅提升效率。这些数据库针对图结构进行了优化，查询性能远超一般的关系型数据库。
Introduction to Algorithms, Third Edition (此书对图算法有详尽的讲解)
接下来谈谈文化匹配(Behavioral Questions, BQ)。在加拿大，特别是北美科技公司，团队协作风格与国内确实存在差异。我的个人经验是：
- 沟通至上: 北美公司更强调直接、坦诚的沟通。 遇到问题，直接提出并寻求解决方案，而不是隐晦表达。
- 协作优先: 团队合作精神非常重要，大家会积极分享知识和经验，共同解决问题。代码评审(Code Review) 会被重视，不仅是发现bug，更是知识分享和互相学习的机会。
- 冲突解决: 冲突处理方式比较温和，注重寻求共识，而不是直接对抗。 通常会通过讨论、协商等方式来解决分歧。
与国内相比，加拿大的工作环境更强调工作与生活的平衡，氛围相对轻松，但对效率的要求也不低。 适应这种文化，需要学习更直接的沟通方式，积极参与团队讨论，并保持高效的工作节奏。
总而言之，在多伦多求职，算法能力和文化适应能力同样重要。 希望我的分享能帮助大家在求职过程中获得成功！
多伦多科技圈面试确实有自己一套门道，Adobe这种大厂考算法不光要解出来，还得解出加拿大特色~ 
。建议把《算法导论》里那套memoization模板背熟，本地面试官就吃这套！我面RBC时用这个思路，对方直接夸"very Canadian approach"笑死 
祝大家都早日上岸，冬天来前搞定offer去蓝山滑雪呀~ 