🚨 Meta OA 真題流出！70 分鐘 4 道題，為何算法老手也頻頻翻車？

最近，Meta 的 CodeSignal OA 正在大量發放中。

很多同學看到題目後的第一反應是：「70 分鐘 4 道題，時間挺寬裕的？」千萬別大意。

如果你平時沒怎麼刷過 Amazon / Google / TikTok / Meta 這類大廠 OA 的題型套路，很容易在後兩題直接崩盤。這場 OA 對算法熟練度和節奏控制要求極高，稍有不慎就是系統性潰敗。

oavoservice 團隊第一時間拿到真題並完成全 AC 復盤，發現這套題裡埋了無數個並查集、字串處理、閱讀理解的深坑。下面把 4 道題全部拆開講清楚。

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📊 Meta OA 基本資訊概覽

項目	詳情
測試平台	CodeSignal
題目數量	4 道 Coding
考試時長	70 分鐘
整體難度	中等偏上，節奏極快
主要考察	模擬題、統計分類、並查集/圖連通、複雜指令解析

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✅ T1｜基礎模擬題（熱身但不能掉以輕心）

題型特點

• 純模擬 / 規則題
• 邏輯不難，但細節多
• 非常適合卡「沒讀清題的人」

常見考點

• 條件分支是否覆蓋完整
• 邊界情況（空、極小值、極大值）
• 是否嚴格按題意實現，而不是「自以為」

🤯 為什麼很多人在這裡丟分？

很多同學習慣了 LeetCode 刷題思維，看到簡單題就一眼秒寫，結果：

1. 漏掉邊界條件：沒考慮空輸入或極端值
2. 自作聰明：按自己理解而非題意實現
3. 給後面挖坑：第一題卡 15 分鐘，後面直接崩

oavoservice 建議

這種題不要追求一眼秒寫。先按樣例完整推一遍邏輯，再寫程式碼。保證一次過，別給後面挖坑。

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✅ T2｜統計 + 左右關係判斷（典型 Meta 風格）

題目核心

對陣列中的每一個元素 x：

1. 統計整個陣列中嚴格大於 x 的元素數量
2. 進一步區分：
   • 有多少在 x 左邊
   • 有多少在 x 右邊
3. 根據結果決定 x 的歸屬位置：
   • 左邊 > 右邊 → 放到「左區」
   • 右邊 > 左邊 → 放到「右區」
   • 相等 → 放到「中間」

關鍵理解

• 一定是 strictly greater（嚴格大於）
• 左右是下標意義上的左右，不是數值大小

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

複雜度分析

• 時間：O(n²)
• CodeSignal 數據規模允許，不需要硬上優化

🤯 隱形坑點

這題本質是在考：你能不能穩穩地把規則翻譯成程式碼。

很多同學掛在：

1. 混淆「大於」和「大於等於」
2. 搞錯左右的定義（是下標左右，不是數值左右）
3. 輸出順序不對

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✅ T3｜字串交換 → 並查集 / 圖連通分量（必會！）

題目核心

給定：

• 字串 s
• 兩個等長陣列 arr 和 brr

每次操作可以選一個 i，交換 s[arr[i]] 和 s[brr[i]]。

操作次數不限，目標是得到字典序最小的字串。

🔥 關鍵理解（這題的分水嶺）

交換次數不限 = 能交換到的都能隨便換

這句話非常重要。只要兩個位置之間能通過 (arr[i], brr[i]) 或多次交換鏈連在一起，那麼它們就屬於同一個連通分量，這個分量裡的字元可以任意重排。

oavoservice 滿分解法

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)
    
    # 建立連通關係
    for a, b in zip(arr, brr):
        uf.union(a, b)
    
    # 按連通分量分組
    from collections import defaultdict
    groups = defaultdict(list)
    for i in range(n):
        groups[uf.find(i)].append(i)
    
    # 對每個連通分量內的字元排序後放回
    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)

🤯 為什麼這題掛人最多？

1. 沒想到用並查集：很多人嘗試暴力交換，時間直接爆炸
2. 沒理解「無限次交換」的含義：以為要模擬交換過程
3. 連通分量處理不當：忘記對下標也要排序

Engineering Judgment

這道題在 Meta / Google / Amazon OA 裡出現頻率極高，本質就是：

「能不能把"可交換"準確抽象成"可重排"」

這是典型的工程判斷力考察，不是單純的算法題。

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✅ T4｜多任務 Prompt / 指令設計題（閱讀量巨大）

題目特點

• 題面非常長
• 包含多個子任務 / 多個約束
• 本質不是 NLP，而是規則執行 + 狀態管理

常見坑點

1. 漏掉某個子任務
2. 輸出格式不完全一致
3. 沒按順序執行指令

🤯 為什麼這題最「噁心」？

這類題在 Meta OA 裡很典型，考的是：

• 閱讀耐心：題目可能有 800+ 字
• 指令執行能力：每一步都要嚴格按要求
• 工程化思維：程式碼結構要清晰，不能寫成一坨 if-else

oavoservice 建議

1. 先拆任務：每一步幹什麼，寫在紙上
2. 明確映射：輸入 → 輸出的關係
3. 模組化程式碼：一個函數幹一件事

def process_instruction(instruction, state):
    """處理單條指令"""
    if instruction['type'] == 'A':
        return handle_type_a(instruction, state)
    elif instruction['type'] == 'B':
        return handle_type_b(instruction, state)
    # ... 以此類推

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 總結：Meta OA 真正難在哪？

Meta OA 真正難的不是某一道題，而是：

難點	說明
節奏控制	70 分鐘 4 題，平均每題 17 分鐘，沒有思考時間
題型熟悉度	對 Meta 常考模型是否足夠熟
抗壓能力	能不能在壓力下「不寫廢程式碼」

如果你平時就做過 Amazon / Google / TikTok / Meta 這一套題型，會發現套路高度複用；但如果完全沒接觸過，第一次寫 CodeSignal 的 Meta OA，大概率會被時間直接帶走。

OA 不是刷題多少的問題，而是熟不熟出題邏輯的問題。

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面對 Meta 這種節奏極快、題量大、容錯率極低的 CodeSignal OA，你需要的不只是一份答案，而是一個專業的技術團隊支持。

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服務	說明
✅ OA 代寫	CodeSignal / HackerRank 全平台覆蓋，100% 測試用例通過
✅ 遠程無痕	通過遠程控制方式實現物理隔離，不干擾原考試環境
✅ 實時助攻	由長期參與大廠 OA 的工程背景人員實時處理
✅ 不過不收費	未通過全部測試用例，全額退款

為什麼選擇 oavoservice？

我們的協助並不是「模板套答案」，而是針對不同公司、不同平台的出題習慣進行針對性操作：

• Meta：70min 4題，節奏極快，重點是時間控制
• Amazon：HackerRank 平台，業務場景複雜，考建模能力
• Google：Live Coding + System Design，考溝通和思路
• TikTok：題目描述長，閱讀理解難度大

是否有人在關鍵節點幫你穩住節奏，往往就是全 AC 和被系統淘汰的差別。

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❓ 常見問題 FAQ

Q: OA 代寫安全嗎？會被發現嗎？

我們採用遠程控制 + 物理隔離的方式，全程無痕操作。你的電腦上不會留下任何日誌或痕跡，CodeSignal 的監控系統無法檢測到異常。

Q: 如果沒有全部通過怎麼辦？

不過不收費。我們以 100% 測試用例通過為目標，如果最終未能全部通過，全額退款。

Q: 你們能處理哪些平台？

• CodeSignal（Meta, Uber, Roblox 等）
• HackerRank（Amazon, Oracle, Goldman Sachs 等）
• 牛客網（字節、阿里、騰訊等）
• 其他自研平台

Q: 時間緊急怎麼辦？

我們提供實時響應服務。只要你在 OA 開始前聯繫我們，我們可以在考試期間全程待命。

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