提到 Susquehanna（SIG）的 OA，多數人第一反應是 PSA 機率題和 90 秒心算。但如果你投的是 SDE / Software Developer 路線，真正卡人的其實是一套 CodeSignal 程式 OA——平台介面、計分邏輯、題目風格都和 PSA 完全不同。
很多同學拿著「機率題庫」準備，結果進考場發現是三道純演算法程式題，時間還卡得死死的。這篇就專門拆 SIG 的 CodeSignal 程式賽道：三道高頻題型骨架、完整 Python 解法、70 分鐘時間分配，以及最容易丟分的陷阱。
一、SIG CodeSignal 程式 OA 概覽
| 維度 | 詳情 |
|---|---|
| 平台 | CodeSignal（General Coding Assessment 風格） |
| 題量 | 通常 3-4 題，難度遞增 |
| 時長 | 70 分鐘左右（部分批次 60-90 分鐘） |
| 語言 | Python / C++ / Java 自選，Python 最省時 |
| 計分 | 按通過測試用例比例計分，部分分有效 |
| 考點 | 陣列/字串模擬、貪婪區間、圖遍歷、堆疊/雜湊 |
關鍵認知：CodeSignal 是按測試用例給部分分的。所以哪怕第三題做不完，把前兩題的邊界用例全過，比第三題寫一半暴力解更划算。先保分，再衝難題。
二、題型一：交易撮合配對（陣列 + 雜湊）
題目描述
給定一個買單陣列 buys 和賣單陣列 sells，每個訂單是 (price, qty)。當某個買單價格 ≥ 某個賣單價格時可以撮合，成交量取兩者剩餘量的較小值。要求按「買價從高到低、賣價從低到高」的優先級撮合，回傳總成交量。
解題思路
這是典型的「雙優先級排序 + 雙指標」題。買方出價越高越想成交、賣方要價越低越想成交，所以買單按價格降序、賣單按價格升序，然後雙指標推進。
Python 解法
def total_matched_volume(buys, sells):
# 買價從高到低，賣價從低到高
buys = sorted(buys, key=lambda x: -x[0])
sells = sorted(sells, key=lambda x: x[0])
i = j = 0
total = 0
# 當前買/賣單剩餘量
buy_left = buys[0][1] if buys else 0
sell_left = sells[0][1] if sells else 0
while i < len(buys) and j < len(sells):
bp, _ = buys[i]
sp, _ = sells[j]
if bp < sp:
# 最高買價都低於最低賣價，無法再撮合
break
deal = min(buy_left, sell_left)
total += deal
buy_left -= deal
sell_left -= deal
if buy_left == 0:
i += 1
buy_left = buys[i][1] if i < len(buys) else 0
if sell_left == 0:
j += 1
sell_left = sells[j][1] if j < len(sells) else 0
return total
時間複雜度：O(n log n + m log m)，排序主導 空間複雜度：O(1) 額外空間（不計排序）
高頻陷阱
❌ 忘記「價格不匹配就 break」——繼續撮合會產生不存在的成交 ✅ 剩餘量歸零才推進指標，否則會漏掉同價多單
三、題型二：訂單簿區間合併（貪婪 + 區間）
題目描述
行情系統收到一批掛單價格區間 [lo, hi]，表示該訂單在這個價位帶都可成交。要求合併所有重疊區間後，回傳「被至少一個訂單覆蓋的價格點總長度」。
解題思路
經典區間合併：按左端點排序，線性掃描，維護當前合併段 [cur_lo, cur_hi]，重疊則擴展、不重疊則結算並開新段。
Python 解法
def covered_length(intervals):
if not intervals:
return 0
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
total = 0
cur_lo, cur_hi = intervals[0]
for lo, hi in intervals[1:]:
if lo <= cur_hi:
# 區間重疊，擴展右端點
cur_hi = max(cur_hi, hi)
else:
# 結算上一段，開新段
total += cur_hi - cur_lo
cur_lo, cur_hi = lo, hi
total += cur_hi - cur_lo
return total
時間複雜度：O(n log n) 空間複雜度：O(1) 額外空間
高頻陷阱
❌ lo < cur_hi 寫成嚴格小於——相鄰區間 [1,3] [3,5] 會被錯誤拆開
✅ 迴圈結束後別忘了結算最後一段 cur_hi - cur_lo
四、題型三：行情路由圖遍歷（BFS / 最短路）
題目描述
一個行情分發網路由 n 個節點構成，edges[i] = (u, v, latency) 表示雙向鏈路的延遲。從交易所節點 0 出發，求到達所有節點的最小延遲之和；若有節點不可達，回傳 -1。
解題思路
帶權圖單源最短路，用 Dijkstra（堆優化）。最後把所有節點距離求和，遇到不可達直接判 -1。
Python 解法
import heapq
from collections import defaultdict
def total_min_latency(n, edges):
graph = defaultdict(list)
for u, v, w in edges:
graph[u].append((v, w))
graph[v].append((u, w))
dist = [float('inf')] * n
dist[0] = 0
pq = [(0, 0)] # (累計延遲, 節點)
while pq:
d, node = heapq.heappop(pq)
if d > dist[node]:
continue
for nxt, w in graph[node]:
nd = d + w
if nd < dist[nxt]:
dist[nxt] = nd
heapq.heappush(pq, (nd, nxt))
if any(x == float('inf') for x in dist):
return -1
return sum(dist)
時間複雜度：O((V + E) log V) 空間複雜度：O(V + E)
高頻陷阱
❌ 用 BFS 當最短路——帶權圖 BFS 得到的是邊數最少，不是延遲最小
✅ if d > dist[node]: continue 這行別省，否則堆裡的過期記錄會拖慢甚至出錯
五、70 分鐘時間分配建議
| 階段 | 時間 | 目標 |
|---|---|---|
| 通讀三題 | 0-5 min | 判定難度排序，先易後難 |
| 題一（陣列/雜湊） | 5-20 min | 全過 + 邊界用例 |
| 題二（區間貪婪） | 20-40 min | 全過，重點測相鄰邊界 |
| 題三（圖/最短路） | 40-63 min | 先寫暴力保部分分，再優化 |
| 複查 | 63-70 min | 跑自訂用例，查空輸入/單元素 |
核心心法：CodeSignal 給部分分，所以「三題各拿 80%」遠勝「兩題滿分一題 0 分」。卡住超過 8 分鐘立刻切題保分。
FAQ
Q1：SIG 的 CodeSignal OA 和 PSA 機率題是同一場嗎？ 不是。PSA 是 Problem Solving Assessment（機率/邏輯/心算），CodeSignal 程式 OA 是 SDE 路線專屬的純演算法程式測試，兩者平台、計分、題型完全獨立。投 SDE 通常考後者。
Q2：CodeSignal OA 難度對標 LeetCode 什麼水平？ 前兩題接近 LeetCode Medium，第三題（圖/最短路/DP）接近 Medium-Hard。重點不在偏題怪題，而在 70 分鐘內把三題都做到高通過率，時間壓力是真正的門檻。
Q3：可以用 Python 嗎？會不會因為慢被卡 TLE？ 可以，且 Python 最省編碼時間。SIG 的資料規模通常不會卡 Python，只要演算法複雜度對（別在圖題用 O(V²)）就不會 TLE。
Q4：做不完三題還有機會進面嗎？ 有。CodeSignal 按測試用例比例給分，前兩題全過 + 第三題部分分，分數通常足夠進電話面。別為衝第三題滿分犧牲前兩題的邊界用例。
Q5：SIG 程式 OA 之後的流程是什麼？ 程式 OA → 電話技術面（1-2 輪演算法 + 行為）→ Onsite（程式 + 系統/智力題 + 文化匹配）。OA 只是第一道篩子，過了要立刻準備電話面的即時編碼。
寫在最後
SIG 的 CodeSignal 程式 OA 不靠偏題取勝，靠的是在 70 分鐘裡把三道中等題穩穩全過。把交易撮合（雙指標）、區間合併（貪婪）、行情路由（Dijkstra）這三個骨架練到肌肉記憶，再配上「先保分後衝難題」的節奏，通過率會有質的變化。
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