Interview Boost AI
Меню

Подготовка к интервью

Лайвкодинг на собеседовании

3221 вопрос в категории «Лайвкодинг»

3221 вопрос 1634 компании 353 технологии

Что проверяют на интервью

Как устроена подборка

В этой подборке вопросы сгруппированы по формату «Лайвкодинг», чтобы подготовку можно было вести от базовых тем к практическим задачам. В подборке чаще встречаются темы: frontend, browser, database.

Связанные технологии

React 97 Python 95 SQL 87 JavaScript 60 Golang 56 HTTP 23
Все 3221 Технические вопросы 42384 Поведенческие вопросы 5461 System Design 889 Лайвкодинг 3221

Каталог

Результаты поиска

Найдено: 3221
Лайвкодинг

Как в Linux найти подстроку в конкретной колонке лог-файла (например, дату в третьей колонке)?

Для поиска в конкретном поле подходит awk: index($3, "строка") проверяет третью колонку как обычную подстроку. grep ищет по всей строке и сам по себе колонку не ограничивает.

ООО Блейз Аналитикс Linux
Читать ответ
Лайвкодинг

Решите домашнюю задачу: дан лог результатов проверки доступности хостов кластерной СУБД (ts, host, status = UP/DOWN). Для каждого дня посчитать время, в течение которого хотя бы один хост был недоступен; проверки происходят раз в 30 секунд.

Нужно объединить интервалы недоступности всех хостов и измерить их пересечение с каждым днём. Складывать время каждого хоста нельзя: одновременные отказы посчитаются несколько раз.

MAREE
Читать ответ
Лайвкодинг

def extract_from_s3(**kwargs):

Пайплайн не воспроизводим из-за now() и может удваивать raw и агрегаты при retry. Кроме того, дубли userMetadata способны размножить транзакции при JOIN и завысить выручку.

wb CSV S3
Читать ответ
Лайвкодинг

Как добавить скользящее среднее суммы заказа за текущий и два предыдущих дня в разрезе пользователя?

Сначала посчитайте сумму заказов на день, заполните отсутствующие дни нулями, затем примените AVG по текущей и двум предыдущим строкам календаря каждого пользователя.

ТЕХНОНИКОЛЬ
Читать ответ
Лайвкодинг

CREATE TABLE core.localUserMetadata ON CLUSTER cluster_4x2 (

Ключ шардинга по LastLoginDate нестабилен: версии одного UserId могут попасть на разные шарды и не схлопнуться. Для пользовательских метаданных лучше стабильное распределение по UserId.

wb
Читать ответ
Лайвкодинг

у нас есть таблица клиенты(ид имя адрес допустим), товары(ид название и т.п.), движение товара(тут у нас ид клиента товара дата количество сума), надо найти какие товары продались 1 января уникальные только ну и так же вывести имя покупателя и...

Соедините движения с товарами и клиентами, ограничьте дату полуоткрытым интервалом и выберите DISTINCT. При выводе покупателя уникальность будет по паре «товар — покупатель».

Сбер
Читать ответ
Лайвкодинг

Напишите SQL для добавления нарастающего итога суммы заказа в разрезе пользователя и даты.

Нарастающий итог считают SUM(amount) OVER с разделением по пользователю, порядком по дате и явной рамкой ROWS. При одинаковых датах нужен устойчивый дополнительный ключ.

ТЕХНОНИКОЛЬ SQL
Читать ответ
Лайвкодинг

Дан лог заездов/выездов в гостиницу. Лог состоит из записей (ts, user_id, event_type).

Преобразуйте заезды в +1, выезды в −1, посчитайте дневные изменения и накопительную сумму по календарю. Это верно для полного, очищенного лога с корректными переходами состояний.

MAREE
Читать ответ
Лайвкодинг

Как решить задачу с ненарастающим расчётом, например по зарплатам или филиалам, и когда использовать оконную функцию вместо группировки?

Если нужен отдельный итог на каждый филиал, используйте GROUP BY. Если нужно сохранить строки сотрудников и добавить итог филиала рядом, используйте оконную сумму без ORDER BY.

Aston
Читать ответ
Лайвкодинг

Финальный результат:

Запрос ищет максимальный перерыв между соседними заказами каждого клиента и оставляет клиентов с перерывом больше 60 дней. В SQL Server вычисление gap нужно вынести в отдельный CTE.

Островок
Читать ответ