🚨 Meta OA 真题流出！70 分钟 4 道题，为何算法老手也频频翻车？

最近，Meta 的 CodeSignal OA 正在大量发放中。

很多同学看到题目后的第一反应是："70 分钟 4 道题，时间挺宽裕的？" 千万别大意。

如果你平时没怎么刷过 Amazon / Google / TikTok / Meta 这类大厂 OA 的题型套路，很容易在后两题直接崩盘。这场 OA 对算法熟练度和节奏控制要求极高，稍有不慎就是系统性溃败。

oavoservice 团队第一时间拿到真题并完成全 AC 复盘，发现这套题里埋了无数个并查集、字符串处理、阅读理解的深坑。下面把 4 道题全部拆开讲清楚。

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📊 Meta OA 基本信息概览

项目	详情
测试平台	CodeSignal
题目数量	4 道 Coding
考试时长	70 分钟
整体难度	中等偏上，节奏极快
主要考察	模拟题、统计分类、并查集/图连通、复杂指令解析

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✅ T1｜基础模拟题（热身但不能掉以轻心）

题型特点

• 纯模拟 / 规则题
• 逻辑不难，但细节多
• 非常适合卡「没读清题的人」

常见考点

• 条件分支是否覆盖完整
• 边界情况（空、极小值、极大值）
• 是否严格按题意实现，而不是"自以为"

🤯 为什么很多人在这里丢分？

很多同学习惯了 LeetCode 刷题思维，看到简单题就一眼秒写，结果：

1. 漏掉边界条件：没考虑空输入或极端值
2. 自作聪明：按自己理解而非题意实现
3. 给后面挖坑：第一题卡 15 分钟，后面直接崩

oavoservice 建议

这种题不要追求一眼秒写。先按样例完整推一遍逻辑，再写代码。保证一次过，别给后面挖坑。

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✅ T2｜统计 + 左右关系判断（典型 Meta 风格）

题目核心

对数组中的每一个元素 x：

1. 统计整个数组中严格大于 x 的元素数量
2. 进一步区分：
   • 有多少在 x 左边
   • 有多少在 x 右边
3. 根据结果决定 x 的归属位置：
   • 左边 > 右边 → 放到「左区」
   • 右边 > 左边 → 放到「右区」
   • 相等 → 放到「中间」

关键理解

• 一定是 strictly greater（严格大于）
• 左右是下标意义上的左右，不是数值大小

解法思路

def classify_elements(arr):
    n = len(arr)
    left_zone, middle_zone, right_zone = [], [], []
    
    for i, x in enumerate(arr):
        left_count = sum(1 for j in range(i) if arr[j] > x)
        right_count = sum(1 for j in range(i + 1, n) if arr[j] > x)
        
        if left_count > right_count:
            left_zone.append(x)
        elif right_count > left_count:
            right_zone.append(x)
        else:
            middle_zone.append(x)
    
    return left_zone, middle_zone, right_zone

复杂度分析

• 时间：O(n²)
• CodeSignal 数据规模允许，不需要硬上优化

🤯 隐形坑点

这题本质是在考：你能不能稳稳地把规则翻译成代码。

很多同学挂在：

1. 混淆 "大于" 和 "大于等于"
2. 搞错左右的定义（是下标左右，不是数值左右）
3. 输出顺序不对

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✅ T3｜字符串交换 → 并查集 / 图连通分量（必会！）

题目核心

给定：

• 字符串 s
• 两个等长数组 arr 和 brr

每次操作可以选一个 i，交换 s[arr[i]] 和 s[brr[i]]。

操作次数不限，目标是得到字典序最小的字符串。

🔥 关键理解（这题的分水岭）

交换次数不限 = 能交换到的都能随便换

这句话非常重要。只要两个位置之间能通过 (arr[i], brr[i]) 或多次交换链连在一起，那么它们就属于同一个连通分量，这个分量里的字符可以任意重排。

oavoservice 满分解法

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.rank = [0] * n
    
    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]
    
    def union(self, x, y):
        px, py = self.find(x), self.find(y)
        if px == py:
            return
        if self.rank[px] < self.rank[py]:
            px, py = py, px
        self.parent[py] = px
        if self.rank[px] == self.rank[py]:
            self.rank[px] += 1

def smallest_string(s, arr, brr):
    n = len(s)
    uf = UnionFind(n)
    
    # 建立连通关系
    for a, b in zip(arr, brr):
        uf.union(a, b)
    
    # 按连通分量分组
    from collections import defaultdict
    groups = defaultdict(list)
    for i in range(n):
        groups[uf.find(i)].append(i)
    
    # 对每个连通分量内的字符排序后放回
    result = list(s)
    for indices in groups.values():
        chars = sorted(result[i] for i in indices)
        for i, idx in enumerate(sorted(indices)):
            result[idx] = chars[i]
    
    return ''.join(result)

🤯 为什么这题挂人最多？

1. 没想到用并查集：很多人尝试暴力交换，时间直接爆炸
2. 没理解"无限次交换"的含义：以为要模拟交换过程
3. 连通分量处理不当：忘记对下标也要排序

Engineering Judgment

这道题在 Meta / Google / Amazon OA 里出现频率极高，本质就是：

「能不能把"可交换"准确抽象成"可重排"」

这是典型的工程判断力考察，不是单纯的算法题。

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✅ T4｜多任务 Prompt / 指令设计题（阅读量巨大）

题目特点

• 题面非常长
• 包含多个子任务 / 多个约束
• 本质不是 NLP，而是规则执行 + 状态管理

常见坑点

1. 漏掉某个子任务
2. 输出格式不完全一致
3. 没按顺序执行指令

🤯 为什么这题最"恶心"？

这类题在 Meta OA 里很典型，考的是：

• 阅读耐心：题目可能有 800+ 字
• 指令执行能力：每一步都要严格按要求
• 工程化思维：代码结构要清晰，不能写成一坨 if-else

oavoservice 建议

1. 先拆任务：每一步干什么，写在纸上
2. 明确映射：输入 → 输出的关系
3. 模块化代码：一个函数干一件事

def process_instruction(instruction, state):
    """处理单条指令"""
    if instruction['type'] == 'A':
        return handle_type_a(instruction, state)
    elif instruction['type'] == 'B':
        return handle_type_b(instruction, state)
    # ... 以此类推

def solve(instructions):
    state = initialize_state()
    results = []
    
    for inst in instructions:
        result = process_instruction(inst, state)
        results.append(result)
    
    return format_output(results)

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🎯 oavoservice 总结：Meta OA 真正难在哪？

Meta OA 真正难的不是某一道题，而是：

难点	说明
节奏控制	70 分钟 4 题，平均每题 17 分钟，没有思考时间
题型熟悉度	对 Meta 常考模型是否足够熟
抗压能力	能不能在压力下「不写废代码」

如果你平时就做过 Amazon / Google / TikTok / Meta 这一套题型，会发现套路高度复用；但如果完全没接触过，第一次写 CodeSignal 的 Meta OA，大概率会被时间直接带走。

OA 不是刷题多少的问题，而是熟不熟出题逻辑的问题。

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✅ 远程无痕	通过远程控制方式实现物理隔离，不干扰原考试环境
✅ 实时助攻	由长期参与大厂 OA 的工程背景人员实时处理
✅ 不过不收费	未通过全部测试用例，全额退款

为什么选择 oavoservice？

我们的协助并不是"模板套答案"，而是针对不同公司、不同平台的出题习惯进行针对性操作：

• Meta：70min 4题，节奏极快，重点是时间控制
• Amazon：HackerRank 平台，业务场景复杂，考建模能力
• Google：Live Coding + System Design，考沟通和思路
• TikTok：题目描述长，阅读理解难度大

是否有人在关键节点帮你稳住节奏，往往就是全 AC 和被系统淘汰的差别。

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❓ 常见问题 FAQ

Q: OA 代写安全吗？会被发现吗？

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Q: 如果没有全部通过怎么办？

不过不收费。我们以 100% 测试用例通过为目标，如果最终未能全部通过，全额退款。

Q: 你们能处理哪些平台？

• CodeSignal（Meta, Uber, Roblox 等）
• HackerRank（Amazon, Oracle, Goldman Sachs 等）
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• 其他自研平台

Q: 时间紧急怎么办？

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