Google New Grad 的 OA 在八月底才開，比其他大廠晚不少。題型延續以往風格——邏輯清晰的演算法題，核心在「找規律 → 轉化問題」。整理兩道做過的真題，思路很有代表性。
一、Google NG OA 概覽
| 維度 | 詳情 |
|---|---|
| 平台 | 部分批次 Codility，部分 HackerRank |
| 時長 | 約 75 分鐘 |
| 題量 | 2 道演算法題（陣列 / 前綴後綴 / 數學思維） |
| 難度 | 整體中等，題不長，但要抓核心思路 |
| 考點 | 陣列 + 數學推導，前綴最大 / 後綴最小套路 |
核心提醒：題目看著簡單，關鍵在快速發現數學規律或前綴後綴關係，O(n) 或 O(n log n) 才能過，暴力會 TLE。
二、題 1：翻轉一個元素後最小化絕對和
給一個整數陣列，最多翻轉一個元素（乘以 -1）。求翻轉後陣列和的最小可能絕對值。
例：[2, -3, 5] → 輸出 0。原和 = 4。翻 5 → 和 = -1，abs = 1；翻 2 → 和 = 0。最優結果 0。
def minAbsSum(arr):
s = sum(arr)
best = abs(s) # 不翻轉的基準
for x in arr:
# 翻轉 x 等價於 和 變化 -2*x
best = min(best, abs(s - 2 * x))
return best
思路轉化：把「乘以 -1」轉成「和變化 -2*x」。遍歷每個元素取 min(abs(s - 2*x))，再和 abs(s) 比較。複雜度：時間 O(n)，空間 O(1)。
三、題 2：統計有序拼接的分割方式
給一個陣列，分成兩個非空部分 left 和 right，各自排序後拼接。求有多少種分割方式使最終拼接陣列整體有序。
例：[2, 1, 3, 5] → 輸出 2。在 index 2 分（[2,1]|[3,5]）→ [1,2,3,5] 有序 ✅；在 index 3 分（[2,1,3]|[5]）→ [1,2,3,5] 有序 ✅。
def countSortedSplits(arr):
n = len(arr)
# prefix_max[i]：前 i+1 個元素的最大值
prefix_max = [0] * n
prefix_max[0] = arr[0]
for i in range(1, n):
prefix_max[i] = max(prefix_max[i - 1], arr[i])
# suffix_min[i]：從 i 到末尾的最小值
suffix_min = [0] * n
suffix_min[n - 1] = arr[n - 1]
for i in range(n - 2, -1, -1):
suffix_min[i] = min(suffix_min[i + 1], arr[i])
# 在 i 和 i+1 之間切，只要 左段最大 <= 右段最小
count = 0
for i in range(n - 1):
if prefix_max[i] <= suffix_min[i + 1]:
count += 1
return count
思路轉化：排序後拼接是否有序，等價於 左段最大值 <= 右段最小值。預處理 prefix_max 和 suffix_min，遍歷每個切點判斷。複雜度：時間 O(n)，空間 O(n)。
這題表面是「模擬排序」，本質是前綴/後綴資訊的經典套路。
四、找規律解題心法
| 步驟 | 做法 |
|---|---|
| 1. 讀題別急著寫 | 先想「這題在考什麼數學性質」 |
| 2. 轉化操作 | 如「乘 -1」→「和變 -2x」，把操作變成可計算量 |
| 3. 找前綴/後綴 | 涉及「左右兩段」「分割點」多半用 prefix/suffix |
| 4. 驗複雜度 | 75 分鐘兩題，暴力 O(n²) 大機率 TLE，目標 O(n) |
FAQ
Q1：Google NG OA 在哪個平台？
部分批次用 Codility，部分用 HackerRank，按邀請郵件為準。兩者環境略有差異，提前熟悉編輯器和提交方式能省時間。
Q2：題目看著簡單為什麼還掛？
因為暴力會 TLE。Google NG OA 表面簡單，但要求 O(n) / O(n log n)。掛的人多半是沒找到數學規律或前綴後綴轉化，硬寫雙重迴圈超時。
Q3：前綴最大 / 後綴最小套路常考嗎？
很常考。凡是涉及「分割陣列」「左右兩段比較」的題，多半能用 prefix_max / suffix_min 預處理 O(n) 解決。這是 Google NG OA 的高頻套路，務必練熟。
Q4：75 分鐘想不出思路怎麼辦？
最耗時的就是卡在「找規律」這一步。我們提供 OA 輔助：題型預測 + 限時陪練 + 卡殼時即時點撥轉化思路，幫你避免在一道題上耗光時間。
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