Google 这个名字本身就有点吓人，每年都有人在这一关悄悄折戟，简历再好看也没用。对很多应届生来说，OA 是整个流程里第一道真正的门槛，大量优质简历都在这步被过滤掉。结果发现，其实没有想象中那么玄。
2026 届 Google OA 的整体风格延续了以往：不是考你刷了多少题，而是考你面对问题时的工程思维——代码是否清晰，边界有没有处理好，解题思路是否 structured。说白了，Google 想要的不是背题机器，是真正能写出靠谱代码的人。下面是我的完整经历，附题目思路和备考建议，希望对正在准备的同学有参考价值。
Google 2026 New Grad OA 基本信息
| Project | Content |
|---|---|
| Evaluation Platform | 部分批次 Codility，部分批次 HackerRank |
| Number of questions | Two programming questions |
| Time limit | 60–90 分钟 |
| 前置流程 | 照片验证 → 直接开始编码 |
| Overall difficulty | Medium，不难但容易往错方向想 |
Google NG OA真题回忆（2026 新题）
第一题：收集硬币（Token 移动问题）
题目描述
Stringboard由T（令牌）、C（硬币）、.（空格）组成。
- 令牌只能向左移动，每次一步，仅能移到空格；
- 移动到
C位置时收集硬币，硬币消失，位置变为.; - 令牌不能重叠，无法移动到有其他令牌的位置。求最多能收集的硬币数量。
Example
board = "TT.T.CCCCC"→ output3board = "T...CCCC"→ output1board = "C..TT.CT.C"→ output2
Approach to Solving the Problem
- 贪心核心：从右往左处理令牌，优先让最右侧令牌收集左侧最近硬币，避免抢占左侧令牌资源；
- 模拟逻辑：循环遍历，找到可移动令牌→向左匹配硬币→检查路径无阻挡→移动并计数，直到无新移动发生。
Code implementation (Python)
def solution(board):
arr = list(board)
coins = 0
n = len(arr)
while True:
moved = False
for i in range(n-1, -1, -1):
if arr[i] == 'T':
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] == '.': j -= 1
if j >= 0 and arr[j] == 'C':
# 检查路径是否全为空格
if all(arr[k] == '.' for k in range(j+1, i)):
arr[j] = '.'
arr[i] = '.'
arr[j+1] = 'T'
coins += 1
moved = True
break
if not moved: break
return coins
第二题：最大无共享数字子集
题目描述
给定两位数数组Numbers，选最大子集，要求任意两数无相同数字（如 52 和 25 共享 5、2，不可同选；90 和 90 可同选）。
Example
numbers = [52,25,11,52,34,55]→ output4numbers = [71,23,57,15]→ output2numbers = [11,33,55]→ output1
Approach to Solving the Problem
- 位掩码转化：每个数字转10 位二进制掩码（0-9 数字对应位标记），如 52→
1<<5 | 1<<2; - 统计频次：用字典统计每种掩码的出现次数；
- 回溯枚举：遍历所有掩码组合，筛选 ** 无交集（掩码 &=0）** 的组合，计算最大元素和。
Code implementation (Python)
from collections import defaultdict
def solution(numbers):
def get_mask(num):
s = str(num)
mask = 0
for c in s: mask |= 1 << int(c)
return mask
count = defaultdict(int)
for num in numbers: count[get_mask(num)] += 1
masks = list(count.keys())
max_size = 0
def backtrack(idx, used, size):
nonlocal max_size
if idx == len(masks):
max_size = max(max_size, size)
return
# 不选当前掩码
backtrack(idx+1, used, size)
# 选当前掩码（无冲突）
if (used & masks[idx]) == 0:
backtrack(idx+1, used | masks[idx], size + count[masks[idx]])
backtrack(0, 0, 0)
return max_sizeGoogle online assessment 流程说明
OA 链接有效期大概 5–7 天，建议挑个状态好、网络稳的时间段做。进去先照片验证，验证完直接开始写题，没有热身题。
平台支持 Python、Java、C++ 等主流语言，有基础 test case 可以跑，但不支持本地 IDE 那种逐行 debug，所以动手前一定把逻辑想清楚。提交之后系统还会追加几个隐藏 case 做压测，边界没处理好的话这里很容易挂。
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