第 1 轮-编码轮：
编码回合包括两个问题：
- 在 BST 中实现搜索 – https://www.geeksforgeeks.org/binary-search-tree-set-1-search-and-insertion。
- 给定一个名称列表，找到投票数最多或出现次数最多的名称。如果多个名称出现次数最多，则输出字典序最大的名称。
它还包含 10 个基于技术 + 能力混合的 MCQ 问题。
第 2 轮 – 面试：
这是一个关于蓝色牛仔裤的视频电话采访。
首先面试官要求介绍，然后是关于项目的简短讨论。
向代码提出了一个问题。问题是找到 K 个最大的元素（所有 K 个元素，而不仅仅是第 K 个元素）并将它们打印在整数流中。我的方法类似于 – https://www.geeksforgeeks.org/kth-largest-element-in-a-stream/。他让我使用 Max-Heap 而不是 Min-Heap。面试后，我意识到不是将 Ai 添加到最小堆，我可以将 -Ai 添加到最大堆，并轻松解决了问题。我被要求对此进行编码。
然后，他问了一个谜语：
给定 2 罐 9 升和 13 升容量。看看这两个能不能量出6升。你有无限量的可用水。我被问到解决方案及其背后的逻辑。
解决方案：
装满 9 升的罐子，倒空到 13 升的罐子里。继续重复这个。一旦装满，清空 13 升的罐子。经过 4-5 次迭代，我们得到了答案。
基本逻辑是 (9*x)%13 = y 其中 x 从 1 到 12 变化。所有获得的 y 都可以通过此准备，可以在壶 2 中获得。
第 3 轮 – 面试：
这是一个关于蓝色牛仔裤的视频电话采访。
面试官先让我做自我介绍。有人问我为什么要放弃 Expedia 的校内实习机会。
然后我被问到散列，可能的冲突，散列技术。随后是一些关于操作系统的讨论，涉及线程、线程和进程之间的区别、CPU 调度、上下文切换。
然后我被要求编写一个代码来找到总和 <= 给定值 K 的最大子数组。我给出了一个 O(N^2) 方法，然后将其优化为 O(N)。
第 4 轮 – 面试：
这是与公司高级总监就蓝色牛仔裤进行的视频通话采访。
面试首先详细讨论了我的项目和实际应用。然后我被问到我的编码成就以及我如何管理编码和学习。然后我被问到我最喜欢的数据结构，我回答了哈希。我被问到哈希在数据库和 Google 推荐系统中的实际应用。然后我被问到客户端服务器交互。采访结束时讨论了我为什么对 Expedia 感兴趣。
最终判决：已选择！！