Hudson River Trading（HRT）是頂尖量化交易公司，OA 通常在 CodeSignal 上完成，編程題難度中上、卡時間。這篇按 oavoservice 學員的 HRT OA 複盤，挑三道高頻編程題講清思路、解法和複雜度，並附 OA代面 / OA輔助 的對接路徑，給正在量化求職、刷題備考的同學一個實戰參考。
一、HRT OA 概覽
| 維度 | 詳情 |
|---|---|
| 平台 | CodeSignal（通用編碼評估） |
| 時長 | 約 70–90 分鐘 |
| 題量 | 3–4 題，難度遞增 |
| 語言 | Python / C++ / Java 自選 |
| 考察 | 資料結構、演算法、邊界處理、時間管理 |
HRT 的 OA 偏工程實作 + 演算法，最後一題往往中上難度，需要在限時內寫出能過全部隱藏用例的穩定程式碼。
二、題一：和不超過 K 的最長子陣列（滑動視窗）
題目
給非負整數陣列 nums 和上限 k，求和不超過 k 的最長連續子陣列長度。
思路
全為非負 → 視窗和單調，可用滑動視窗：右指針擴張累加，超過 k 時左指針收縮，過程中記錄最大長度。
def longest_subarray_at_most_k(nums, k):
left = 0
cur = 0
best = 0
for right, x in enumerate(nums):
cur += x
while cur > k and left <= right: # 收縮到合法
cur -= nums[left]
left += 1
best = max(best, right - left + 1)
return best
時間複雜度：O(n)（每元素進出視窗各一次）。空間複雜度：O(1)。
三、題二：多次區間求和查詢（前綴和）
題目
給陣列 nums 和多個查詢 (l, r)，每次回傳區間 [l, r] 的和。
思路
預處理前綴和陣列，單次查詢 O(1)。適合查詢次數遠多於陣列長度的場景。
def range_sum(nums, queries):
n = len(nums)
prefix = [0] * (n + 1)
for i, x in enumerate(nums):
prefix[i + 1] = prefix[i] + x
return [prefix[r + 1] - prefix[l] for l, r in queries]
時間複雜度：預處理 O(n)，每查詢 O(1)。空間複雜度：O(n)。
四、題三：資料流中的第 K 大（最小堆）
題目
設計一個類別，持續加入數字，隨時回傳當前第 k 大的元素。
思路
維護大小為 k 的最小堆：堆頂就是第 k 大。新元素若大於堆頂則替換，保證堆裡始終是最大的 k 個。
import heapq
class KthLargest:
def __init__(self, k, nums):
self.k = k
self.heap = nums[:]
heapq.heapify(self.heap)
while len(self.heap) > k:
heapq.heappop(self.heap)
def add(self, val):
heapq.heappush(self.heap, val)
if len(self.heap) > self.k:
heapq.heappop(self.heap)
return self.heap[0] # 堆頂 = 第 k 大
時間複雜度：每次 add 為 O(log k)。空間複雜度：O(k)。
五、CodeSignal 平台要點
- 開場可能拍照、要求攝影機，全程行為監控（切屏、複製貼上會被記錄）。
- 隱藏測試用例多，務必處理空輸入、單元素、極端邊界。
- 留 5–10 分鐘跑樣例和壓測，別等最後才提交。
FAQ
Q1：HRT OA 難度如何？
整體中上，前兩題中等、最後一題偏難，且卡時間。比一般大廠 OA 更看重邊界完整和執行效率，適合刷過 LeetCode 中等-中上的求職者。
Q2：HRT OA 用什麼平台、時長多少？
通常在 CodeSignal 上，約 70–90 分鐘，3–4 題難度遞增，支援 Python / C++ / Java。
Q3：哪些操作會被判異常？
切屏、複製外部程式碼、長時間無操作都可能被行為監控標記。保持在答題頁內、自己手寫，是最穩的做法。
Q4：怎麼高效準備？
按滑動視窗 / 前綴和 / 堆 / 雜湊分塊刷題，每類做 5–8 道並限時。如需限時 mock 與逐題講解，可走 OA代面 / OA輔助 路徑客製。
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