制造焦虑：打破认知幻觉
最近，NVIDIA 的 OA 测试正在大量发放中。
很多同学看到题目后的第一反应是："稳了，这不就是普通的数组处理吗？"
错了。
如果你只把它当成普通的 HashMap + 排序来写，哪怕通过所有 Test Cases，在面试官眼里也只是 玩具代码。
我们 oavoservice 团队第一时间拿到了真题，发现这里面埋了无数个 数据一致性 和 Edge Case 处理 的深坑。
真题拆解：展示肌肉
🔍 真题核心：从倍增打乱数组还原原数组
题目描述：
一个整数数组 original 被转换成 changed 数组，方法是：
- 将
original中每个元素的两倍值追加到数组中 - 随机打乱结果数组
给定数组 changed，如果它是一个有效的倍增数组，返回 original；否则返回空数组。
关键难点：
- 频次统计的边界处理
- 零值特殊情况
- 时间复杂度优化
Input/Output 示例：
Input: changed = [1,3,4,2,6,8]
Output: [1,3,4]
解释: original=[1,3,4], changed=[1,3,4,2,6,8]
oavoservice 独家解析： 这道题披着 数组基础题 的外衣，实则考察 数据结构设计 和 算法复杂度优化。
致命坑点：为什么别人会挂
🤯 隐形杀招：零值陷阱 + 频次配对逻辑
这是绝大多数人挂掉的地方。
很多同学习惯了 一把梭哈 的思维，直接上 HashMap：
# 死记硬背的错误写法
def findOriginalArray(changed):
if len(changed) % 2 != 0:
return []
count = {}
for num in changed:
count[num] = count.get(num, 0) + 1
result = []
for num in sorted(changed):
if count[num] > 0 and count.get(num * 2, 0) > 0:
result.append(num)
count[num] -= 1
count[num * 2] -= 1
return result if len(result) == len(changed) // 2 else []
但在 NVIDIA 面试官眼里，这意味着：
- Corner Case 盲区：
x = 0时需要偶数个零才能配对 - 算法认知浅薄：没有考虑从小到大配对的必要性
- 工程判断缺失：代码可读性差，维护成本高
面试官的追问，往往不是因为你没做出来，而是因为你缺乏 Trade-off（权衡） 思维。
正确的工业级解法
def findOriginalArray(changed):
n = len(changed)
if n % 2 == 1:
return []
from collections import Counter
count = Counter(changed)
# 特殊处理零值
if count[0] % 2 == 1:
return []
result = []
# 从小到大配对，避免重复消费
for x in sorted(count.keys()):
if count[x] == 0:
continue
if x == 0:
# 零值需要成对出现
result.extend([0] * (count[x] // 2))
else:
# 检查是否有足够的 2x 来配对
if count[x] > count[2 * x]:
return []
result.extend([x] * count[x])
count[2 * x] -= count[x]
count[x] = 0
return result
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