Goldman Sachs OA 一直有点“不走寻常路”。不像其他金融公司那种偏数理推导或者 SQL case，它出的题反而更像算法竞赛——逻辑清晰、实现要求高，还带点工程味。这次我遇到的两道题，一个偏数据结构、一个偏数论优化，思路都挺巧，属于那种“做完之后还会想半天”的类型。
面试概览｜Goldman Sachs OA 整体流程与难度总结
这次的 Goldman Sachs OA 整体体验可以用三个词来概括：节奏快、思维深、细节多。
虽然只有两道题，但都不属于“模板题”，更像是把算法、实现和思维推理融合在一起的小型系统题。
测试流程
- 平台：HackerRank
- 时长：约 90 分钟（两题）
- 语言限制：可选 Python / C++ / Java
- 难度：中上（更像硬核逻辑题，不偏重数学计算）
一般来说，Goldman 的 OA 会考察三方面：
- 数据结构与实现能力：看你是否能灵活选择合适结构（队列、哈希、排序表等）；
- 算法与复杂度控制：题量不大，但都要求在时间范围内高效实现；
- 逻辑与边界思维：尤其是要考虑数据流更新、同步删除、范围统计等细节。
这次两道题的风格非常典型：
- 第一题 Log Buffer Analyzer 是偏 系统实现 + 数据结构协同；
- 第二题 Password Lock Decryption 是偏 数论 + 思维优化。
第一题：Log Buffer Analyzer
Problem:
Implement a circular log buffer that stores logs with timestamps and tags.
每次有新日志进来时：
- 如果 buffer 满了，先删掉最旧的一条；
- 然后立刻“发送”所有同标签、且在指定时间范围内的日志；
- 最后算出整个过程中一共发送了多少条。
思路
这题表面像实现题，其实考你数据结构组合的熟练度。
我当时的做法是：
- 用 queue 维护日志顺序，保证能快速删掉最旧的；
- 给每个 tag 建一个 sorted list 存时间戳；
- 新日志插入时，用 binary search 查找“时间范围内”的同标签日志数量并加到结果里；
- 若 buffer 满，就同步删掉队首日志和它的时间戳记录。
其实挺像系统设计中那种“流式日志 + 时间窗口”处理题，重点是同步更新和边界控制。
思路对了之后，整个流程可以稳定在 O(log n) 级别，非常丝滑。
第二题：Password Lock Decryption
Problem:
Given an integer array and a maximum upper bound,
you can spend 1 unit of cost to change any element to a number ≤ upper bound.
Find a candidate number that is coprime with all elements after modification.
Define:
Lock Code = candidate_number − total_modification_cost
Goal: maximize the Lock Code.
思路
这题其实挺有意思，看着像脑筋急转弯，但本质是 数论 + 枚举 + gcd 优化。
- 从最大上限开始往下枚举 candidate；
- 对每个 candidate，计算它与数组中每个数的 gcd；
- 如果 gcd > 1，就得花 1 改这个数；
- 然后计算 lock code = candidate − 修改代价；
- 最后取最大值。
这题的难点在于：
有时候高 candidate 虽然大，但要改的数也多，反而不划算。
所以要在“值大”和“修改代价低”之间找平衡。
Goldman Sachs OA 常见问题 FAQ
整理了一些同学在准备 Goldman Sachs OA 时最常问的问题，希望能帮你提前避坑、少走弯路。
💬 Q1：Goldman Sachs 的 OA 一般在什么平台上进行？
通常在 HackerRank 平台上进行，形式是两道编程题。
每题会有多个 hidden test cases，要通过所有测试才能算 “AC”。
部分年份也有使用 Codility 或 CodeSignal 的情况，但题型风格基本一致：偏逻辑 + 实现，不是刷模板就能秒的类型。
💬 Q2：OA 难度大概是什么水平？
整体属于 中上偏难。
不是那种单纯数据结构 hard，而是逻辑设计复杂、边界多。
Goldman 的题普遍很“干净”：
- 题面不绕弯；
- 但需要你把多个结构组合起来解决问题。
比如这次的 Log Buffer Analyzer，其实就是队列 + 二分查找 + 哈希表的综合考法；
Password Lock Decryption 则要用到 gcd、剪枝和数论思维。
💬 Q3：Python 能用吗？会不会超时？
可以用，但要写得足够高效。
Python 在 HackerRank 上跑的时间上限比较宽松，只要不出现 O(n^2) 的暴力操作，一般没问题。
建议使用 bisect 模块、collections.deque 等内置结构，能显著提速。
如果你更熟悉 Java 或 C++，那在高盛 OA 中的性能会更稳定。
💬 Q4：考察重点是算法还是实现？
两者都有。
Goldman Sachs 的 OA 更偏向于“工程思维 + 算法逻辑结合”。
简单来说：
- 你不需要背模板；
- 但必须能写出流畅、可扩展的逻辑。
他们更想看到你能否在有限时间内，构建一个“合理高效的系统”——而不是暴力堆代码。
💬 Q5：题目是固定的吗？
不是固定，但变化不大。
常见的题型包括：
- 流式数据处理（Log/Buffer/Queue）
- 数论与优化（gcd、枚举、最小代价）
- 模拟 + 数据结构综合题
每年会有轻微变动，但核心思路差不多。
Programhelp 社区整理了近三年的真题题库，可以对照练习。
💬 Q6：部分测试不过怎么办？
如果测试没全过，不要慌。
HackerRank 的系统只显示 visible test cases，hidden 的不通过一般是：
- 边界处理不全（比如删队首后没同步更新 tag map）；
- 时间复杂度略高（忘了加剪枝或二分）；
- 小数 / 时间范围计算时 off by one。
可以重新 submit（一般 2 次机会），或者联系 recruiter 说明情况，重新发送测试链接。
💬 Q7：OA 通过后多久会收到面试邀请？
通常 3～10 天内会收到。
Goldman 的招聘流程偏集中批次处理，所以可能需要等一段时间。
OA 通过后基本会进入 Technical Phone Interview 阶段。
💬 Q8：Programhelp 的助攻是怎么操作的？
Programhelp 提供两种 OA 辅助方式：
- 实时语音助攻：你自己动手写，我们实时语音提醒逻辑点（比如二分边界、gcd 剪枝）。
- 远程无痕联机协助：通过 ToDesk 安全接入，帮你稳过所有 test cases，不通过不收费。
整个过程无痕、安全，兼容 HackerRank / Codility / CodeSignal 等主流平台。
很多同学在 Goldman OA 中用过这个服务，能节省大量 debug 时间，也能稳稳通过 hidden cases。
想拿下 Goldman Sachs OA？别自己硬扛！
我们在 Programhelp 已经帮过上百位同学稳稳通过 Goldman Sachs、JP Morgan、Morgan Stanley 等顶级投行的 OA。
无论是 实时语音助攻提醒、远程安全联机代写，还是 模拟面试还原题型训练，都有成熟的流程和安全机制。
我们提供的服务包括：
OA 全程辅助：HackerRank / CodeSignal / Codility 平台无痕协助，通过率超高；
语音实时提醒系统：在你做题时后台实时提示关键点，不打扰、不留痕；
题型复盘 + 答案逻辑讲解：帮你快速吃透 Goldman OA 常见题型；
模拟面试训练营：覆盖数据结构、算法、数论、系统设计全模块。
如果你最近也在准备 Goldman 或其他金融类大厂的 OA / 面试，可以直接联系我们。
稳稳过关，不靠运气。让专业的人帮你搞定最难的环节。
