这个板块在干什么
OA(Online Assessment)是北美科技公司面试流程里的第一关：投了简历之后，多数公司会先发一份 60–90 分钟的在线编程测试，做完才有 HR / 技术面。
**OA 和 LeetCode 不是同一回事。**OA 题通常没有 LC 编号——它们运行在 Codesignal / Codility / HackerRank / 公司自建平台上，函数签名固定为 solution(...)，包装成"重力益智游戏"、"智能电网监控"、"机器人指令"等故事。原题往往是 LC 的变体或公司原创，直接刷 LC 不一定撞题。
这个板块的题源是真实 OA 截图(来自一亩三分地、小红书、Blind、Glassdoor 公开汇总)，每家公司至少 2 道精选，覆盖该公司 OA 的主流题型。做完一家的 OA 题库，那家的 OA 撞题率会显著上升。
题面与代码风格
每道题统一这个格式：
- 题面：从英文截图忠实翻译，保留函数签名
solution(...)和参数约束 - 数据范围：含 execution time limit / memory limit(如截图给出)
- 示例：截图原样的输入输出
- 思路分析：2-3 段把"为什么这么做"讲清楚，OI Wiki 教科书风格
- 三语题解：Python / Java / C++ 三个 Tab 完整可提交代码
- 复杂度：时间 + 空间，给出推导
- 易错点 / OA 实战：bug-prone 的边界、follow-up 追问
代码全部按工业标准写——变量名说话、边界明示、不抄题解。
公司覆盖
| 公司 | 平台 | 题量 | Free / Pro | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Meta | Codesignal Codewriting | 10 | 3 / 7 | Facebook / Instagram / WhatsApp |
| 自建(校招项目专用) | 2 | 2 / 0 | OA 不常见，多走电面 | |
| Amazon | Codesignal + HackerRank | 10 | 3 / 7 | Amazon + AWS，题量最大 |
| Microsoft | Codility | 3 | 3 / 0 | Microsoft + LinkedIn |
| Uber | 自建 + HackerRank | 10 | 3 / 7 | Uber + Postmates |
重点覆盖共 45 道题(17 free / 28 paywall)。
题量为什么不平均？因为公开渠道每家收集到的样本数量不一样——Amazon 题源最丰富(200+ 张截图抽样)，Google 只能找到 2 道，Microsoft 6 张截图实际是 3 道分屏。
扩展题库(49 家公司)
下面这 49 家公司是按"一公司一长文 + 三语解法"格式整理的快速题库，比上面 6 家的精雕细琢版颗粒度粗，但覆盖广。共约 320 道算法题。
HFT / Quant 自营
| 公司 | 题量 |
|---|---|
| SIG | 5 coding + 17 quant brain-teaser |
| Citadel | 10 |
| Akuna Capital | 8 coding + sequences + probability |
| IMC | 2 |
| Maven Securities | 3 |
| Two Sigma | 1 |
| Valkyrie Trading | 4 |
Fintech / Payments
| 公司 | 题量 |
|---|---|
| Capital One | 12 |
| JPMorgan Chase | 4 |
| Stripe | 6 |
| Ramp | 3 (Banking System 多级) |
| Plaid | 4 |
| Visa | 11 |
| Barclays | 2 |
| Paycom | 20 (MCQ) |
| Intuit | 5 + 2 SQL + 2 Bash |
Big Tech 扩展
Infra / SaaS
| 公司 | 题量 |
|---|---|
| Rubrik | 6 |
| ZipRecruiter | 1 (Banking System 4 级) |
| Pure Storage | 9 |
| Rippling | 3 |
| Sentry | 2 |
| Sigma Computing | 1 take-home |
| TradeDesk | 1 (4 级 system design) |
| Koddi | 4 |
| Verisk | 0 (源全 MCQ/SQL，留 stub) |
Other
| 公司 | 题量 |
|---|---|
| Roblox | 4 |
| WeRide | 6 |
| Meshy | 6 MCQ + 2 ML coding |
| MathWorks | 3 (Q1-5 MCQ 已跳) |
| Mathwork | 4 |
| Reevo | 3 |
| SafetyKit | 3 |
| Abaka.ai | 2 |
| Persona | 1 |
| Geico | 1 |
| Deloitte | 3 |
| TEKsystems | 1 |
精雕版(上方 6 家)和快速版(下方 49 家)的区别：精雕版每题独立 SEO 页 + 详细思路 + 易错点 + follow-up；快速版一公司一页，更适合面前一晚通刷。两者代码质量一致。
配套建议
- 没刷过算法基础 → 先把算法专题题单的对应章节走一遍，把套路立起来(OA 题考的也就是滑窗 / 二分 / DFS / DP / 单调栈那几板斧)，再回这里看公司题
- 基础够、缺面试感 → 直接从你要面的公司打起，每天 2-3 道，连刷一周 OA 撞题率明显上升
- 冲刺前一天 → 把目标公司的题全部默背一遍模板，至少把前 3 道 free 题的思路过到能 30 秒讲清
关于题面准确性
OA 截图常有以下问题，本板块的题面都尽量按截图原文翻译，但碰到下面这些情况会在题面或"易错点"里显式标注：
- 截图分辨率低，部分约束 / 示例答案读不清
- 截图被 UI 元素遮挡
- 题面文字与示例答案逻辑不一致(常见的 OA 出题方笔误)
- 同一道题在不同来源中表述略有差异
碰到 OA 当天题面跟这里有出入，以你看到的真题为准，但思路框架通常稳定。
持续扩充
目前覆盖 165 家公司、1000+ 道题。仍在收集的：Jane Street / Hudson River Trading / DRW / Optiver / Tower Research(HFT 头部)、Anthropic / xAI / Mistral(AI 新势力)、Notion / Linear / Vercel(创业独角兽)。欢迎反馈想优先看哪家。