Akuna Capital C++ SDE 2026NG OA 复盘：80 分钟 3 题如何稳过？（含可直接套用的解题模板）

Mar 5

Written By Gabby Fox

这场 OA 的典型特征是：题目描述很长、算法本身不难、时间极紧。核心不是“会不会做”，而是“能不能在有限时间内稳定拿分”。

题目全景与时间分配

已知信息：80 分钟 3 题。体感难点：描述冗长、第二题实现细节多、时间紧。

建议分配：

Q1：20 分钟（读题 + 浮点边界）
Q2：40 分钟（数据结构设计 + 操作正确性）
Q3：15 分钟（滑窗模板快速落地）
预留：5 分钟（自测样例）

执行原则：

先写“可运行正确版”，再做常数优化。
每题先列 3 条边界再开写，避免返工。
第二题不要过度工程化，买卖两套结构直接分开维护。

Q1：价格对齐 Tick（浮点数与负数处理）

题意抽象：

给定多个价格区间 [low, high]，每段有 width。
输入 price，映射到合法 tick。
若 price < min_price，直接返回 min_price。
若在某区间内，找 low + n * width 中与 price 距离最小者。
数据大量是 double，且可能出现负数。

高频坑位：

double 比较误差导致边界判断错位。
round 在临界值处行为不稳定，最好补邻点比较。
负价格时仍然按同一公式处理，不要写分支特判。

from dataclasses import dataclass
import math

EPS = 1e-9

@dataclass
class TickBand:
    low: float
    high: float
    width: float

def adjust_price(price: float, bands: list[TickBand], min_price: float) -> float:
    if price < min_price:
        return min_price

    for b in bands:
        if b.low - EPS <= price <= b.high + EPS:
            raw = (price - b.low) / b.width
            left_n = math.floor(raw)
            right_n = left_n + 1

            left = b.low + left_n * b.width
            right = b.low + right_n * b.width

            candidates = []
            if b.low - EPS <= left <= b.high + EPS:
                candidates.append(left)
            if b.low - EPS <= right <= b.high + EPS:
                candidates.append(right)

            if not candidates:
                return price

            # 距离相同取更小值，保证确定性
            return min(candidates, key=lambda x: (abs(x - price), x))

    return price

复杂度：

单次查询 O(k)，k 为区间数。
若查询很多，可先按区间有序存储并二分到 O(log k)。

Q2：订单簿维护（买卖分离）

题意抽象：

三种操作：买入、卖出、取消（买/卖）。
维护买和卖各自的“最优价格 + 该价格总需求量”。
买卖不撮合，不做抵消。
本质是两个互不影响的数据结构。

最佳实现：

买盘：最大堆 + price -> qty 哈希。
卖盘：最小堆 + price -> qty 哈希。
取消时只改哈希，查询 best 时懒删除堆顶失效元素。

import heapq
from collections import Counter

class SideBook:
    def __init__(self, is_buy: bool):
        self.is_buy = is_buy
        self.qty = Counter()
        self.heap = []

    def add(self, price: float, amount: int) -> None:
        self.qty[price] += amount
        heapq.heappush(self.heap, -price if self.is_buy else price)

    def cancel(self, price: float, amount: int) -> None:
        if self.qty[price] <= amount:
            self.qty.pop(price, None)
        else:
            self.qty[price] -= amount

    def best(self) -> tuple[float | None, int]:
        while self.heap:
            p = -self.heap[0] if self.is_buy else self.heap[0]
            if self.qty.get(p, 0) > 0:
                return p, self.qty[p]
            heapq.heappop(self.heap)
        return None, 0

复杂度：

add/cancel 近似 O(log n)。
best 摊还 O(log n)。

Q3：滑动窗口（送分题思路）

原题细节缺失，但面经提示“滑窗秒杀”。这类题通常是“最长/最短满足条件子数组”。

通用模板：

双指针维护窗口 [l, r]。
r 扩张，条件不满足时移动 l 收缩。
每次更新答案。

这题策略是：不追求花哨结构，优先把模板敲对拿满分。

2026 上岸案例：8 天冲刺拿下量化岗

候选人：陈同学，杭州，3 年 C++ 后端经验。时间：2026 年 1 月。问题：算法不弱，但 OA 常因读题慢和边界遗漏导致超时。

我们给的方案：

Day 1：30 题“长描述题”快速抽象训练。
Day 2-4：订单簿 + 浮点数专题，固定模板默写。
Day 5：80 分钟全真模考，严格计时复盘。
Day 6-7：错题回炉，只修“会丢分”的边界。
Day 8：最终冲刺清单 + 提交前自测脚本。

结果：

OA 3 题全部完成并通过。
两周后进入下一轮，最终拿到 2026 NG 相关量化开发 offer。

一页纸备考清单

浮点比较统一使用 EPS。
所有“价格档位”题先写 tie-break 规则。
订单流题默认“堆 + 哈希 + 懒删除”。
第三题见到区间统计先想滑窗。
提交前至少手测：最小值、边界值、空结构、负数。

面试救急

你如果一周内就要做 OA，优先做这三件事：

把 Q1/Q2 模板手写到 10 分钟内可完成。
按 80 分钟做 2 套全真计时题。
找人做一次“只挑扣分点”的复盘。

限时服务内容：

1v1 代码走查（聚焦边界和时间管理）
目标岗位题库匹配
48 小时内给出可执行改进清单

Gabby Fox