很多人投 Roblox 之前會去找 OA 資料，結果發現一個事實：Roblox 的 OA 跟傳統 HackerRank / LeetCode 風格完全不是一回事。整個測評跑在 Roblox 自研的遊戲化招聘平台上，介面做得很精緻，但操作不算順手，而且四個 Task 風格差異極大——有純演算法題，也有工廠資源模擬，還有職場行為決策。
這篇把 Roblox OA 的四個 Task 逐個拆開，給出代表題的解法思路、時間分配建議，以及每個 Task 的「踩坑清單」。
Roblox OA 基本情況
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 平台 | Roblox 自研遊戲化招聘平台（非 HackerRank） |
| 題目數量 | 4 個 Task |
| 總時長 | 約 2 小時 40 分鐘 |
| 形式 | 演算法題 + 場景題 + 模擬經營 + 行為決策混合 |
| Task | 名稱 | 時長 |
|---|---|---|
| 1 | 程式技能測評 | 50 分鐘 |
| 2 | 問題解決與溝通測評 | 45 分鐘 |
| 3 | 問題解決測評（工廠模擬） | 25 分鐘 |
| 4 | 決策制定測評（行為題） | 20 分鐘 |
介面雖然精緻，但按鈕位置和提交流程跟常見 OA 平台不一樣，強烈建議進正式考試前先把練習模式走一遍，不然容易在操作上浪費時間。
Task 1：程式技能測評（50 分鐘）
這是最接近傳統演算法題的一個 Task，但題目「包裝」比較厚，描述很長，容易看漏關鍵約束。
代表題：字元對計數
給定一個字串陣列
members，統計滿足條件的「字元對」數量：兩個字串的長度相同、且其中數字之和相同，則算作一對。
核心考點：字串解析、數字提取、用雜湊表做分組配對。
思路：
- 對每個字串，提取出其中所有數字並求和
- 用
(長度, 數字和)作為分組 key - 同一個 key 下有
n個字串，就貢獻C(n, 2)對
from collections import defaultdict
def count_pairs(members):
def key_of(s):
digit_sum = sum(int(c) for c in s if c.isdigit())
return (len(s), digit_sum)
bucket = defaultdict(int)
for m in members:
bucket[key_of(m)] += 1
# 每個分組內部兩兩配對：C(n, 2) = n * (n - 1) / 2
return sum(n * (n - 1) // 2 for n in bucket.values())
時間複雜度：O(L)，L 是所有字串總長度。 踩坑點：
- 題目描述很長，「長度相同 + 數字和相同」兩個條件都要滿足，少一個就錯
- 測試用例分 public / hidden 兩檔，先把 public 全過，再考慮邊界
- 別被花俏的輸出格式樣例帶偏，核心就是分組計數
Task 2：問題解決與溝通測評（45 分鐘）
同樣是演算法題，但更貼近實際場景，常出「數字簽名 / 分組」類問題。
代表題：可重排數字對計數
給一個整數陣列，統計數對
(i, j)，滿足兩個數位數相同且各位數字重排後相等（即數字多重集合一致）。
思路：跟 Task 1 同源——找到合適的歸一化 key 來分組。
from collections import defaultdict
def count_anagram_number_pairs(nums):
bucket = defaultdict(int)
for x in nums:
s = str(abs(x))
# 用排序後的數字串作為 key：位數 + 多重集合都被編碼進去
bucket[''.join(sorted(s))] += 1
return sum(n * (n - 1) // 2 for n in bucket.values())
時間複雜度：O(N · d log d)，d 為平均位數。 踩坑點：負數要先取絕對值；前導零在排序 key 下天然被處理，不用特判。
Task 3：問題解決測評 —— 工廠資源模擬（25 分鐘）
這個 Task 跟前兩個完全不同：不是寫程式，而是在遊戲介面裡經營一條工廠產線，目標是限定時間內利潤最大化。
遊戲機制：
- 多條產線，可生產不同產品
- 原材料有限，需要分配
- 每個產品售價 / 成本 / 加工時間不同
策略要點：
- 優先高利潤率產品：先掃一遍利潤率，把產能壓到回報最高的產品上
- 避免單線瓶頸：不要把所有原料堆到一條線，容易卡在某個加工環節
- 時間收口：最後幾分鐘別再買新設備 / 開新產品，把手上半成品做完結算
踩坑點：介面操作不流暢，先花一分鐘熟悉按鈕；多步加工的產品別忘了中間環節；結算節點要卡準。
Task 4：決策制定測評 —— 行為題（20 分鐘）
給一組職場場景，每題 4 個選項，要求選出 1 個最有效 和 1 個最無效 的做法。沒有絕對標準答案，但 Roblox 有明顯的取向。
Roblox 看重的幾條：
- 透明溝通：有問題直接說，不藏著掖著
- 團隊優先：團隊成功 > 個人表現
- 使用者導向：決策先考慮玩家 / 使用者體驗
- 主動解決：遇到問題主動推動，不等別人來收拾
範例場景：
隊友進度落後，影響整個專案。選項：A. 直接向上級匯報；B. 私下溝通了解原因並提供幫助；C. 自己加班把他的活做了；D. 在團隊會上公開點名。
- 最有效：B（先溝通、先幫忙，符合 Roblox 協作文化）
- 最無效：D（公開批評傷團隊氛圍）
四個 Task 時間與節奏速查
| Task | 類型 | 時長 | 一句話提醒 |
|---|---|---|---|
| 1 | 演算法 | 50 min | 讀題慢、寫題快，先過 public 用例 |
| 2 | 演算法 | 45 min | 找對歸一化 key，分組計數 |
| 3 | 模擬經營 | 25 min | 高利潤率優先 + 時間收口 |
| 4 | 行為決策 | 20 min | 團隊 / 使用者 / 透明 / 主動 四原則 |
整套做完約 2.5 小時，建議中間不要硬扛，Task 之間深呼吸 30 秒再繼續，模擬經營和行為題最吃狀態。
FAQ
Q1：Roblox OA 真的不用寫傳統演算法嗎？ Task 1 / 2 仍是演算法題，只是包裝成場景題；Task 3 / 4 才是遊戲化與行為題。演算法基礎不能丟。
Q2：遊戲化 Task 有分數嗎？ 模擬經營和行為題通常沒有顯式分數，但會影響後續是否進面試，不能亂點。
Q3：四個 Task 必須一口氣做完嗎？ 基本是連續計時的，預留好 2.5 小時整塊時間，別中途被打斷。
Q4：演算法題語言有限制嗎？ Task 1 / 2 一般支援主流語言，Python / Java / C++ 都行，按你最熟的來。
Q5：行為題怎麼準備？ 提前把「透明溝通 / 團隊優先 / 使用者導向 / 主動解決」四條記牢，遇到場景題對號入座即可。
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