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Doordash 面经 2026：最小 Peak 删除题高分实战指南

SEO Title: Doordash 面经 2026｜最小 Peak 删除题全流程拆解

Doordash 面经 2026：最小 Peak 删除题高分实战指南

Doordash 面经 2026 是本文主线。
因此，我们只讲可拿分的方法。
这题看似是数组题。
但是，本质是数据结构题。

此外，这是 2026 年最新复盘。
统一说明：这是我们学员贡献的最新面经。
你会看到失分原因。
你也会得到可落地解法。

2026 面试流程深度复盘（Doordash 面经 2026）

首先，这轮是技术电面。
题目在前五分钟给出。
与此同时，面试官持续追问边界。
Doordash 面经 2026 的难点由此出现。

具体来说，追问集中三类。
第一，peak 是否包含首尾。
第二，没有 peak 时怎么办。
第三，删除后如何只做局部更新。

但是，真正扣分点不是语法。
而是没有先定规则。
因此，开场先确认定义。
再写代码，节奏才稳。

核心题目解析

题目要求反复删最小 peak。
换句话说，你要同时管“找”和“删”。
你要维护当前所有 peak。
你还要快速拿到最小值。

首先，先锁定 peak 定义。
常见做法是严格大于相邻点。
首尾是否参与，要先问清。
因此，代码最好支持可切换规则。

此外，数组直接 erase 很慢。
每删一次都要搬移元素。
更优做法是前后指针。
用 prev、next 模拟链表。

与此同时，用最小堆存候选点。
堆键用 (值, 下标)。
这样取最小 peak 是 O(log n)。
Doordash 面经 2026 常在这追问。

但是，堆里会有失效候选。
因为邻居变化会让旧状态过期。
因此，弹出时必须再验一次。
这就是懒删除。

具体来说，删除 i 之后。
只会影响 left 和 right。
更远节点的邻居没有变化。
所以只重算附近候选。

总而言之，朴素法每轮全扫。
时间复杂度接近 O(n^2)。
优化后是 O(n log n)。
空间复杂度保持 O(n)。

System Design 流程图

flowchart TD
    A[初始化 prev/next 与 alive] --> B[扫描并入堆: 当前 peak]
    B --> C{堆是否为空}
    C -- 否 --> D[弹出最小候选]
    D --> E{候选仍是有效 peak?}
    E -- 否 --> C
    E -- 是 --> F[删除节点并重连链]
    F --> G[仅重算 left/right 并入堆]
    G --> C
    C -- 是 --> H[输出删除顺序]

Coding 参考实现（Python）

import heapq
from typing import List

def remove_min_peaks(nums: List[int]) -> List[int]:
    # 约定：首尾可参与 peak；元素互异时总能推进
    n = len(nums)
    if n == 0:
        return []

    prev = [i - 1 for i in range(n)]
    nxt = [i + 1 for i in range(n)]
    nxt[-1] = -1
    alive = [True] * n
    heap = []

    def is_peak(i: int) -> bool:
        if i == -1 or not alive[i]:
            return False
        l, r = prev[i], nxt[i]
        # 单点数组也视为 peak，保证结束
        if l == -1 and r == -1:
            return True
        if l != -1 and nums[i] <= nums[l]:
            return False
        if r != -1 and nums[i] <= nums[r]:
            return False
        return True

    for i in range(n):
        if is_peak(i):
            heapq.heappush(heap, (nums[i], i))

    removed = []
    remain = n

    while remain > 0:
        # 懒删除：反复弹出直到拿到有效 peak
        while heap:
            val, i = heapq.heappop(heap)
            if is_peak(i):
                break
        else:
            # 若规则导致无 peak，这里可改为抛错或兜底策略
            raise ValueError("No removable peak under current definition.")

        removed.append(val)
        alive[i] = False
        remain -= 1

        l, r = prev[i], nxt[i]
        if l != -1:
            nxt[l] = r
        if r != -1:
            prev[r] = l

        # 只更新局部
        for j in (l, r):
            if j != -1 and is_peak(j):
                heapq.heappush(heap, (nums[j], j))

    return removed

此外，若你用 JavaScript 作答。
可写 class MinHeap。
再配 prev/next/alive 三数组。
结构与上面完全一致。

专家备考策略与高频考点（Doordash 面经 2026）

首先，Doordash 面经 2026 的高频点很固定。
因此，你要把回答模板化。

BQ：核心考点

  • 首先，先定义 peak 与边界规则。
  • 其次，比较朴素法与优化法。
  • 此外，解释为何用堆加链式索引。
  • 同时，说明懒删除的必要性。
  • 最后，给出复杂度与测试集。

BQ：STAR 应对策略

  • Situation：首先，面试时间紧，追问密集。
  • Task：其次，目标是写出可运行代码。
  • Action：此外，先定规则，再搭数据结构。
  • Result：最后，代码可过大样例与边界例。

与此同时，准备时要强练手写堆。
再练 30 分钟口述复杂度。
最后，做一次白板模拟。
这样现场会更稳。

总结与行动号召（CTA）

Doordash 面经 2026 的核心是先定义。
因此，再做结构设计与局部更新。
与此同时，你要主动讲清懒删除。
这会直接拉开面试评分。