Meta 的在线评估（OA，Online Assessment）通常是技术面试流程的第一步，主要用于筛选候选人的编程能力、算法基础以及部分岗位相关的技能。整个 OA 流程一般分为几个部分，首先是收到 OA 邀请，候选人需要在指定时间内完成测试。测试通常由两到三道编程题组成，时间限制通常在 70 到 90 分钟之间。题目一般基于 Leetcode 的 Medium 和 Hard 难度，考察候选人的数据结构和算法能力，包括数组、哈希表、栈、队列、链表、二叉树、动态规划、回溯、图算法等内容。代码需要不仅能正确运行，还要在时间和空间复杂度上有较好的优化，避免超时问题。

除了算法编程题，Meta 的 OA 可能还包括系统设计或 SQL 相关的问题，具体取决于申请的岗位。例如，软件工程师（SDE）通常侧重于算法题，而数据工程师（DE）或机器学习工程师（MLE）的 OA 可能会包含 SQL 查询、数据操作或机器学习建模相关的题目。SQL 题目通常要求编写高效的查询语句，以筛选、聚合和排序大规模数据集，考察候选人对数据库优化的理解。对于涉及系统设计的 OA，可能会要求候选人用简短的文字和代码描述如何设计一个高可用、高扩展性的系统，例如短链接生成器或缓存系统。

Meta OA 的考点主要集中在代码实现的正确性、执行效率和编程风格。首先，代码正确性是基本要求，候选人需要确保代码能够通过所有测试用例，避免因边界条件或错误处理不充分而失分。其次，时间复杂度和空间复杂度是面试官重点考察的内容，尤其是在大规模数据输入时，如何优化算法以提高性能是关键。例如，在处理排序问题时，面试官更倾向于选择 O(n log n) 复杂度的解法，而不是 O(n^2) 的暴力解。对于递归和动态规划题目，合理使用记忆化搜索或优化状态转移方程是考点之一。此外，编程风格也是评估标准之一，代码需要清晰易读，适当添加注释，并遵循良好的变量命名规范，避免冗余代码或低效实现。

除了核心考点，Meta 的 OA 也可能包含行为性测试或认知能力测试，主要用于评估候选人的团队协作能力、问题解决能力和产品思维。这类测试通常包括情境题，要求候选人选择合适的行动方案，以模拟在 Meta 工作环境中可能遇到的挑战。尽管这部分权重较低，但仍可能影响最终的面试决策，因此需要仔细阅读题目，结合 Meta 的企业文化和价值观进行选择。

整体而言，Meta 的 OA 主要考察候选人的技术基础、编程能力和部分岗位相关的技能。为了高效准备，候选人应熟悉常见的算法和数据结构，在 Leetcode 上练习 Meta 频繁考察的题目，并在时间限制内完成模拟测试，以适应 OA 的节奏和难度。对于 SQL 和系统设计部分，则需要强化数据库优化和分布式系统的基础，以确保在 OA 评估中获得更好的表现。