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如何通过2026年 OpenAI OA HackerRank测试的:真实问题

OpenAI OA 新题,二十分钟左右过了

OpenAI OA 还是有难度的,hackerrank平台两题,难度都在medium~hard,不过这种题也没话太多时间,正常发挥,分享下思路,总时长 105 分钟。

OpenAI OA 分享

Q1

题目:给定 n 个区间(每个区间有开始和结束时间),要求选出一个最大的子集,使得这个子集里至少存在一个“核心区间”,它与子集中的所有其他区间都相交(包含端点也算相交);最终求满足该条件的子集的最大大小。

解题思路:问题转化对每个区间,计算能与其相交的区间数量,关键观察两个区间不相交的充要条件如一个区间的右端点小于另一个的左端点,高效计算通过排序和二分查找快速排除不可能相交的区间,算法选择:将区间按左右端点分别排序,利用二分查找确定不相交区间数目 复杂度分析 排序复杂度 O(n log n),每次查询 O(log n),总体 O(n log n)

Q2

题目:给定 1 到 n 的数字被分在三个组中,每次可以把一个数字从一个组移动到另一个组,要求通过最少移动次数,使得三个组分别排序后按顺序拼接,最终得到整体有序的 1~n 序列。

解题思路:问题转化最小移动次数等价于最大化已正确放置的球数,关键观察正确序列要求A组包含1~p,B组包含p+1~q,C组包含q+1~n 高效解法枚举分割点p和q,利用前后缀和快速计算各组中已正确放置的球数,数学表达最小移动次数 = n – max(各组正确球数之和),时间复杂度在预处理后可在O(n)内完成所有分割点枚举。

OpenAI HackerRank OA 准备

测试形式与题目类型

测试结构感觉很像 LeetCode 的中等和困难题。题目通常聚焦于数据结构、算法,有时也涉及系统设计。以下是我认为最常见的内容:

  • AI 协作技巧,例如处理边界情况以及优化算法
  • 时间复杂度分析,以及选择最有效的解决方案
  • 代码规范实践,例如良好的变量命名和错误处理
  • 避免代码重复,而不是仅仅复制 AI 生成的代码

练习平台与资源

推荐几个实用的资源和平台帮助练习关键知识点、模拟真实面试,并针对特定问题进行准备,能够帮助少走了很多弯路:

  • HackerRank 官方资源:这应该是你的首要优先!实际的 OpenAI 面试就是在这个平台上进行的,因此在这里练习可以帮助你熟悉真实的测试环境。此外,它的 “Interview Preparation Kit” 按照高频主题(如数组、动态规划和排序)对题目进行了整理。
  • 其他 OpenAI 面试经验:我认为查阅相关的面试经验并有针对性地准备面试是非常重要的。以下是一些我觉得有帮助的文章:OpenAI coding interviewOpenAI interview process
  • LeetCode 用于补充练习:它非常适合作为补充练习平台。拥有超过 2000 道题目,并带有公司标签,与 OpenAI 的题目风格高度一致,有助于提升解题能力。

OpenAI HackerRank 做题策略

拆解问题

首先,我会仔细阅读题目描述和关键要求。我会寻找关于数据结构或算法的线索。有时候,我会注意到像 “shortest path” 或 “unique combinations” 这样的词。这些提示会告诉我应该使用什么方法。

我喜欢快速问自己几个问题:

  • 输入和输出是什么?
  • 是否有任何约束或边界情况?
  • 我能否先解决一个更小规模的问题?

如果我卡住了,我会画出一个示例输入,并一步一步地走一遍。这有助于我在写代码之前理清逻辑。

代码模板

我会准备一套常见任务的代码模板。例如,我有 BFS、DFS 和二分查找的快速代码片段。这些模板可以帮助我加快速度。

这是我在 Python 中使用的一个简单 BFS 模板:

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = deque([start])
    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            # process node
            for neighbor in graph[node]:
                queue.append(neighbor)

我也会使用输入解析和输出格式化的快捷方式。这可以节省宝贵的时间,尤其是在现场编码环节。我建议你建立自己的模板库,并反复练习,直到可以不加思考地写出来。

调试技巧

如果我的代码没有通过某个测试用例,我会打印输入和我的输出,然后与预期结果进行对比。有时需要添加打印语句来跟踪每一步的变量值。这是我在调试时使用的一个快速检查清单:

  • 检查输入解析
  • 使用边界情况进行测试(空输入、大数等)
  • 对复杂逻辑打印中间结果

在面试中,我会把我的调试过程讲出来。这可以向面试官展示我的思考过程。OpenAI OA 两道题30分钟顺利AC,需要帮助或者需要辅导Open AI OA的可以与我联系,免费分享OpenAI OA / VO真题。

正文完