HRT OA 最新面经分享｜真题还原 + 备考建议 + 上岸经验全公开！

提到对冲基金里的“技术岗天花板”，Hudson River Trading（HRT）一定榜上有名！他们家的 OA 一直以难度高、时间紧、数学基础要求极高著称，很多 LeetCode 大佬都在这一关翻车。这篇我们就来详细拆解一下 HRT OA 流程、真题类型、常见坑点 + 我们的学员真实上岸经验，希望能给正在准备 HRT 的你一点信心！

HRT OA 流程总览（SWE 岗位）

HRT 的 OA 通常分两大部分，时长 90 分钟：

Coding
这部分一般会有两道主编程题，整体难度偏 LeetCode hard，考察的知识点非常典型，比如图论、并查集、动态规划、贪心策略、堆优化、甚至是离散化处理。题目本身通常和真实交易系统场景有一定联系，所以不仅要代码写得对，还得逻辑清晰、思路完整，最好还能讲出时间复杂度优化。面试官会特别关注你有没有把 corner case 想清楚，变量命名是否规范，整体代码结构是否“能上线”。

数学推理 + 快速思维题
这一部分更像 IQ 测试或数学建模比赛，通常是 10 到 20 道小题，内容覆盖概率、排列组合、线性代数、几何计算、甚至是一些 mental math 速算技巧。难度不一定特别高，但很讲究节奏感和抗压能力，因为题量大、时间紧，基本要求你在短时间内快速建模、推理、算出结果并 move on。建议提前练习，建立题感，并学会判断哪些题值得多花时间，哪些该果断放弃。

很多同学看到这一套组合就秒怂了，说到底，这种题目靠的不是一时的灵光，而是平时有没有高质量地练习过、有没有在限时环境下做过模拟。考试节奏控制、取舍判断、以及对高频考点的熟悉程度，才是真正拉开差距的地方。

真题回忆（2025年整理）

1. Code Cleaning

Which of the following is a valid way to clean up the code below?

const strA = "test";
const strB = "demo";
let hashA = 0;
for (let i = strA.length; i >= 0; i--) {
  const code = strA.charCodeAt(i);
  hashA *= 37;
  hashA += code;
}
let hashB = 0;
for (let i = strB.length; i >= 0; i--) {
  const code = strB.charCodeAt(i);
  hashB *= 37;
  hashB += code;
}

2. Class Refactoring

The Chef and Waiter classes both have a similar printDetails method. How can you refactor the code to reduce duplication?

class Chef {
  printDetails() {
    console.log("Staff ID: " + this.id);
  }
}
class Waiter {
  printDetails() {
    console.log("Staff ID: " + this.id);
  }
}

Options

1. Replace this.id with a getter method to encapsulate the member variable.
2. Change the printDetails method to toString and use it for console output.
3. Move the printDetails method to a superclass.
4. Create a standalone printDetails function and call it from both classes.

3. Heap Sort Characteristics

Which statement about heap data structures and their use in sorting is correct?

Options

1. Heap sort has a time complexity of O(n log n), and building a heap of n elements takes O(n) time.
2. Heap sort has a time complexity of O(n log n), and building a heap takes at least O(n log n) time.
3. Heap sort has a time complexity of O(n²), and building a heap takes at least O(n log n) time.
4. None of the above.

4. Card Game Winner

Alice and Bob each have a deck of numbered cards. They take turns discarding or flipping cards from the top. The game starts with a random call of “Even” or “Odd”:

If “Even” is called, both flip their top cards and compute scores (their card value minus the opponent’s).

If “Odd” is called, both discard their top cards first, then flip the next card and compute scores.
Subsequently, they alternate discarding one card and flipping the next until all cards are used. The player with the higher score wins; if scores are equal, it’s a tie.

Example
Alice’s cards: [6, 8, 10]
Bob’s cards: [5, 7, 9]
Starting with “Odd”:

Function Requirement
Complete the determineWinner function with parameters:

aliceCards: Array of Alice’s card values.

bobCards: Array of Bob’s card values.

startType: Starting call (“Even” or “Odd”).
Return: “Alice”, “Bob”, or “Tie”.

5. Optimal Binary String

Definitions:

A binary string consists of 0s and 1s.

A prefix of a string is any substring starting from the first character.

A non-empty binary string is “optimal” if:

1. The number of 0s equals the number of 1s.
2. Every prefix has at least as many 1s as 0s.

Example: 110010 is optimal, while 110101 is not.

Given an optimal binary string, you can swap adjacent optimal substrings to form the largest possible numerical value.
Example
Input: binStr = 101100111000
Swap the optimal substrings 10 and 1100111000 to get: 110011100010.

Function Requirement
Complete the maximizeOptimalString function with parameter:

binStr: An optimal binary string.
Return: The largest possible string after swapping adjacent optimal substrings.

6. Binary Tree Node Type Query

Binary tree information is stored in the TREE table. Write an SQL query to identify each node’s type ( ROOT, INNER, or LEAF ) and output results sorted by node ID in ascending order.

Table Structure

Output Format
TREE.ID TYPE

Sample Input

Sample Output

3 LEAF  
5 INNER  
6 LEAF  
8 LEAF  
9 ROOT  
10 INNER  
12 LEAF  

Programhelp 学员真实助攻案例｜远程无痕，完美完成 HRT OA

学员情况

我们之前协助过一位来自 UT Austin 的中国留学生，在备战 HRT OA 的时候压力其实挺大的。他自己说最担心的几个点，一是编程题时间太紧，怕来不及考虑各种边界情况；二是数学逻辑题太新颖，跟他以前刷过的题完全不一样；三是英文题干理解起来太吃力，稍微没看清楚就容易丢分；最后是整个考试节奏不好把控，很怕一慌就顺序错乱、节奏崩盘。

Programhelp 团队的 “远程无痕” 策略

我们 Programhelp 团队帮他定制了一套 “远程无痕” 策略，确保整个过程稳定、安全、高效。首先是在设备准备上，我们提前为他搭建了专属的语音通道，用的是隐蔽耳机 + 加密传音的方式，考试过程中我们实时给他传输题意解析和解题提示，尤其是在遇到绕口或陷阱型的题目时，能帮他迅速厘清思路。

为了确保他进入状态，我们考前一周密集刷了 30 多道 HRT 高频题，包括编程和逻辑题，并总结了一套 “题型模板”，让他真正做到看到题目就知道从哪里下手。同时我们在考试过程中会通过语音轻声提醒，比如 “这题可以先跳过”“还有 5 分钟，开始检查边界情况”，帮助他把节奏稳住，不被难题卡死。编程部分我们也同步预判逻辑，像他在写代码的时候，我们后台实时推演题目逻辑，适时提醒他 “有没有考虑空输入？”“注意下重复数字的处理”，这些 edge case 一旦漏掉就很容易丢分，我们提前帮他兜住了。

无痕操作保障 + 场控节奏策略，成功斩获 VO 邀约

最重要的是，全程都是无痕执行。我们提前做了语音测试、网络隔离、设备调试，整场考试下来，没有留下任何异常记录或可疑操作，确保稳妥、安全。最后，他顺利完成了所有编程题和大部分数学题，整体节奏掌控得非常好，很快就收到了 HRT 的后续 VO 邀约。

如果你也想在 HRT、Jane Street、Two Sigma 这类超高含金量量化岗的 OA/VO 中稳扎稳打，但又担心节奏 / 题型 / 压力处理不过关，欢迎随时私信我们了解远程无痕辅助方案，Programhelp 专业团队全天候待命，为你保驾护航！

azn7u2@gmail.com

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