OA形式

整场OA和往常一样，依然是在 HackerRank 平台上完成，不需要共享屏幕，也不要求开摄像头。总时长是六十分钟，要求完成两道编程题。整体难度处于中等水平，如果思路清晰并能写出高效算法，完全可以拿到满分。但如果单纯依赖生成式 AI 给出的代码，往往难以通过所有隐藏测试用例。每道题大约有十个测试用例，其中一部分是公开的，剩下的则是隐藏的 case，需要考虑边界情况才能保证全部通过。

第一题：投资组合交易重排

第一题的背景是一个投资组合的交易序列。每笔交易可能是收益，也可能是亏损，分别用正整数和负整数表示。初始账户余额为零，我们可以任意调整交易的顺序，目标是尽可能多地完成交易，并在过程中保持账户余额始终大于零。这个问题本质上是一个贪心问题。为了保证余额不掉到零以下，最直观的策略是尽量先执行大的正数交易，用这些收益尽快把余额积累起来，从而为后续的负数交易提供缓冲。具体实现时，可以将所有交易按数值大小从高到低排序，然后依次累加更新余额。每处理一笔交易，如果余额仍然大于零，就将计数器加一。一旦某笔交易导致余额小于等于零，就必须停止，因为后面剩下的交易只会更小，继续处理只会让情况更糟。该方法的时间复杂度是 O(n log n)，主要耗时在排序，空间复杂度为 O(1)，只需常数个变量来维护余额和计数器。这完全可以应对题目给定的规模 n ≤ 10^5。

第二题：可疑登录对统计

第二题的设定是一组用户登录的时间戳和一个时间窗口。如果两次登录的时间差小于或等于窗口，就认为这是一对可疑的登录尝试，题目要求统计所有这样的可疑对。最直接的方法是枚举所有可能的两两组合，但复杂度是 O(n^2)，在大规模输入下无法接受。优化的核心在于排序和滑动窗口。我们可以先将所有时间戳进行排序，这样每次处理新的时间戳时，只需要向前检查那些时间差仍在窗口范围内的时间戳即可。具体做法是利用双指针或队列来维护一个活动窗口。当遍历到一个新的时间戳时，先将窗口中那些已经超出时间范围的旧时间戳移除，然后窗口中剩下的所有时间戳都能和当前时间戳形成有效的可疑对。这样整个过程可以在线性时间内完成，整体复杂度是 O(n log n)，其中排序是主要的开销，窗口的移动和维护则是 O(n)。空间复杂度为 O(n)，用来存储和管理时间戳。

小结

这两道题虽然看上去各有背景，但考察的都是常见的算法思想。第一题强调贪心策略，要求我们抓住优先积累正收益的核心逻辑。第二题则是排序和滑动窗口的结合，考查的是如何将暴力枚举优化为更高效的解法。要注意隐藏测试用例中的边界情况，例如第一题里所有交易都是负数时，答案应该是零；第二题里可能存在时间戳重复或者时间窗口为零的情况，这些都需要代码正确覆盖。