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Snowflake面经 | Snowflake OA + 面经分享

Snowflake作为 Modern Data Stack 的核心，其 Software Engineer 已成为数据领域最具挑战性也最具吸引力的岗之一。与传统SDE的面试不同，Snowflake SDE 的面试，尤其看重你的“云原生思维”、“成本优化意识”和“平台特性深度应用”，分享下最近遇到的 Snowflake面经 和 OA。

Snowflake面试时间线

Timeline（2025.11 – 2026.1）

  • 11.21 内推
  • 11.22 收到并完成 OA
  • 12.3 HR call
  • 12.10 完成 work authorization form

假期出去玩了所以 VO 约得比较晚

  • 12.12 VO1
  • 12.15 VO2
  • 12.19 通知面试通过，约 HM call
  • 1.6 第一个 HM call，当天收到另外三个 HM call，连续三个 HM call，当天通知后面三个 HM 都过了
  • 1.8 HR 打电话催选组
  • 1.9 提交 reference check，约 offer call
  • 1.19 offer call

整体来说 snow 效率还是很高的，面试体验也不错。

Snowflake OA 真题 & 解答

Question 1：Prime String

题目：给定一个数字字符串，统计在不改变顺序的前提下，将其切分为若干个 合法质数子串 的方案数，结果对 1e9+7 取模，这其实是一个字符串切分 + 质数判断 + 动态规划计数的题目。

例子

s = "11375",可以这样切：

11 | 37 | 5

11 | 3 | 7 | 5

113 | 7 | 5

共 3 种

解题思路

  1. dp[i] 表示从位置 i 开始的子字符串能够划分为质数的有效方法总数，最终返回 dp[0]。
  2. 从字符串的末尾开始向前遍历，如果当前位置是 ‘0’，则跳过，因为数字不能以 0 开头。
  3. 对于从 i 开始的每个子串，尝试将其转化为数字，并检查该数字是否是质数。如果是质数，则将 dp[i] 更新为当前值加上从该数字之后的分割方式数（即 dp[j+1]）。
  4. 最终的答案是 dp[0]，即从位置 0 开始可以形成多少种有效的质数分割。

代码

def countPrimeStrings(s):
    MOD = 10**9 + 7
    n = len(s)
    max_num = 10**6
    is_prime = [False, False] + [True] * (max_num - 1)
    primes = []
    for i in range(2, max_num + 1):
        if is_prime[i]:
            primes.append(i)
        for p in primes:
            if i * p > max_num:
                break
            is_prime[i * p] = False
            if i % p == 0:
                break

    dp = [0] * (n + 1)
    dp[n] = 1  
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        if s[i] == '0':
            continue 
        num = 0
        for j in range(i, min(i + 6, n)):
            num = num * 10 + int(s[j])
            if num > max_num:
                break
            if is_prime[num]:
                dp[i] = (dp[i] + dp[j + 1]) % MOD

    return dp[0]

print(countPrimeStrings("11375"))

Question 2：Vowel Substring

题目：给定一个小写字母字符串 s，统计有多少个连续子串满足：

  1. 子串只包含元音字符（a/e/i/o/u），不能出现辅音；
  2. 子串中 a、e、i、o、u 五个元音都至少出现一次。

返回满足条件的子串数量（输入规模最大 1e5）。

例子

输入：s = "aaeiouxa"
输出：2
解释：符合的子串有两个：
s[0:5] = "aaeiou"
s[1:5] = "aeiou"

解题思路

  1. 如果字符是元音：
    • 更新 last_seen 中该元音字母的最新出现位置为 i。
    • 检查 last_seen 中的所有元音字母的位置是否都在 last_consonant 之后（即全部元音都已出现在当前区间内）。
    • 如果所有元音字母都出现在 last_consonant 之后，则计算子串数量：
      • 增加的数量是 min(last_seen.values()) - last_consonant，即 当前区间 中第一次包含所有元音字母的位置减去最后一个辅音的位置。
  2. 如果字符是辅音：
    • 更新 last_consonant 为当前字符的位置 i，表示从这个位置之后的子串才可能重新满足条件

代码

def vowelsubstring(s):
  vowels = set('aeiou')
  count = 0
  last_consonant = -1
  last_seen = {v: -1 for v in vowels}

  for i, char in enumerate(s):
      if char in vowels:
          last_seen[char] = i
          if all(pos > last_consonant for pos in last_seen.values()):
              count += min(last_seen.values()) - last_consonant
      else:
          last_consonant = i

  return count

Question 3：Maximum Order Volume

题目：题目的意思是给定若干带权区间（电话的开始时间和结束时间），在区间不重叠的前提下，选择一组区间使其权重之和最大。

解题思路

  1. 收集时间点：提取所有电话的开始时间和结束时间，并存储在集合中，避免重复。
  2. 时间索引映射：将每个时间点映射为一个索引，方便在动态规划数组中操作。
  3. 呼叫与时间索引的关联：将每个电话呼叫按开始时间的索引存储起来，以便在动态规划中使用。
  4. 动态规划计算最大音量：
    • 遍历每个时间点索引，计算从起点到当前时间的最大音量。
    • 如果该时间点有电话呼叫，则更新该呼叫的结束时间的最大音量。
  5. 返回结果：最终返回从时间0到最后时间点的最大音量和。

代码

def phoneCalls(start, duration, volume):
    n = len(start)
    st = set()
    st.add(0)
    
    for i in range(n):
        st.add(start[i])
        st.add(start[i] + duration[i] - 1)

    hp = {}
    ptr = 0
    for k in sorted(st):
        hp[k] = ptr
        ptr += 1

    g = {}
    for i in range(n):
        k = hp[start[i]]
        if k not in g:
            g[k] = []
        g[k].append(i)

    dp = [0] * ptr
    for i in range(1, ptr):
        dp[i] = max(dp[i], dp[i - 1])
        if i in g:
            for id in g[i]:
                d = start[id] + duration[id] - 1
                dk = hp[d]
                dp[dk] = max(dp[dk], dp[i - 1] + volume[id])

    return dp[ptr - 1]

Snowflake 面经

Snowflake VO 1

题目：给一个table，table是无限大的，给很多的蛋糕，每个蛋糕都是一个正方形，蛋糕的变长是可以变化 让找出一个水平线，可以把table分成2半，table上边的蛋糕面积和table下边的是一样大 input: list[cake] , cake{x,y,side} output: float 水平线的位置。

澄清问题提问

  1. 是否可以从蛋糕中间去切分？ 可以
  2. 水平线的位置可以不是整数吗？ 可以
  3. 有可能有多个答案，是否返回一个就可以了？ 输出一个可行解就可以了
  4. 每个蛋糕所给的x和y，是蛋糕的哪个位置？ 是蛋糕的左上角

解题思路

分析：假定一个水平线 如果这个水平线更靠下，就更有可能水平线上方的蛋糕面积过大，超过总面积的一半 如果这个水平线更靠上，就更有可能水平线上方的蛋糕面积过小，小于总面积的一半 说明就可以反复的进行二分，找到刚好，上下两遍面积一样大的水平线的位置。

算法实现

1. 使用二分搜索目标： 找一个水平线的位置，满足： 水平线的上边的蛋糕面积 = 下边的蛋糕面积；

2. 二分的搜索范围 水平线的范围就在最上边蛋糕的上边界，还有最下面蛋糕的下边界 left = 最上边蛋糕的上边界,right = 最下面蛋糕的下边界；

3. 调整边界 先取中间值mid所为水平线的位置 通过遍历所有的蛋糕，如果蛋糕有一部分/全部在这个水平线的上面，就进行累加。

Snowflake VO 2

题目要求实现一个 Average 类，包含两个核心方法：

1. add(num) 方法

  • 用于向集合中添加一个数字；
  • 集合初始化的窗口大小 N；
  • 当集合大小达到 N 时：
    • 需要移除最早加入的元素，再插入新元素；
  • 集合中元素必须保持添加顺序。

2. getAverage(K) 方法

  • 若 K < 当前集合大小：
    • 需要从集合中移除 K 个元素；
    • 根据示例，实际规则是：移除 K 个最小元素；
    • 使用剩余元素计算平均值；
  • 若 K ≥ 当前集合大小：直接使用全部元素计算平均值；
  • 平均值结果需要保留两位小数；

解题思路

首先，使用一个有序列表维护元素的添加顺序，以满足：

  • add 方法窗口有大小限制并且有先进先出的逻辑；
  • getAverage 方法中“移除元素后仍需保持原始顺序”的约束。

在计算平均值时通过列表副本排序的方式，确定需要移除的 K 个最小元素，再通过遍历原列表进行筛选，在不破坏顺序的前提下完成移除即可。

了解更多

Snowflake面经 | 面试内容
  1. Snowflake 的Code是出了名的难和复杂，可以刷刷近30天的Tag题，VO整体时间自己把握，代码要写完；
  2. Snowflake主要是Code要好好准备，NG还会有System design；
  3. 从OA到VO完全是纯玄学，OA全过也有可能收不到VO，可以托朋友去问流程，但不知道有没有帮助。

Interview Aid 专注北美技术岗位的面试辅助，如果你近期也拿到Snowflake的面试，可以与我们联系，我们免费提供Snowflake OA真题和 Snowflake面经 参考。

正文完
发表至： 笔试 面试
2026-01-17