製造焦慮：打破認知幻覺
最近，NVIDIA 的 OA 測試正在大量發放中。
很多同學看到題目後的第一反應是：「穩了，這不就是普通的陣列處理嗎？」
錯了。
如果你只把它當成普通的 HashMap + 排序來寫，哪怕通過所有 Test Cases，在面試官眼裡也只是 玩具程式碼。
我們 oavoservice 團隊第一時間拿到了真題，發現這裡面埋了無數個 資料一致性 和 Edge Case 處理 的深坑。
真題拆解：展示肌肉
🔍 真題核心：從倍增打亂陣列還原原陣列
題目描述：
一個整數陣列 original 被轉換成 changed 陣列，方法是：
- 將
original中每個元素的兩倍值追加到陣列中 - 隨機打亂結果陣列
給定陣列 changed，如果它是一個有效的倍增陣列，返回 original；否則返回空陣列。
關鍵難點：
- 頻次統計的邊界處理
- 零值特殊情況
- 時間複雜度優化
Input/Output 示例：
Input: changed = [1,3,4,2,6,8]
Output: [1,3,4]
解釋: original=[1,3,4], changed=[1,3,4,2,6,8]
oavoservice 獨家解析： 這道題披著 陣列基礎題 的外衣，實則考察 資料結構設計 和 演算法複雜度優化。
致命坑點：為什麼別人會掛
🤯 隱形殺招：零值陷阱 + 頻次配對邏輯
這是絕大多數人掛掉的地方。
很多同學習慣了 一把梭哈 的思維，直接上 HashMap：
# 死記硬背的錯誤寫法
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 面試官眼裡，這意味著：
- Corner Case 盲區：
x = 0時需要偶數個零才能配對 - 演算法認知淺薄：沒有考慮從小到大配對的必要性
- 工程判斷缺失：程式碼可讀性差，維護成本高
面試官的追問，往往不是因為你沒做出來，而是因為你缺乏 Trade-off（權衡） 思維。
正確的工業級解法
def findOriginalArray(changed):
n = len(changed)
if n % 2 == 1:
return []
from collections import Counter
count = Counter(changed)
# 特殊處理零值
if count[0] % 2 == 1:
return []
result = []
# 從小到大配對，避免重複消費
for x in sorted(count.keys()):
if count[x] == 0:
continue
if x == 0:
# 零值需要成對出現
result.extend([0] * (count[x] // 2))
else:
# 檢查是否有足夠的 2x 來配對
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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