J.P. Morgan 2026 OA 面经分享｜两题详解 + 解题思路与备考建议

最近刚刚做完 J.P. Morgan 的 2026 New Grad OA，整体体验非常顺畅。题目不算刁钻，但对逻辑严谨性和代码规范要求挺高。整个测试有两题，都是经典题型，只要准备充分、思路清晰，通过并不难。

测试流程概览

平台：HackerRank
题量：2题
时长：90分钟
语言限制：不限（Python、Java、C++ 都可）
附加环节：无性格测评，无行为题
考点方向：滑动窗口、贪心算法、堆（priority queue）、基础数据结构

整个测试体验很流畅，题目偏向基础算法逻辑，代码量不大，但要注意边界处理、时间复杂度、以及输出格式一致性。

第一题：Stock Price Intervals

Question:
Given an array of stock prices and an integer k, determine how many contiguous subarrays of length k have strictly increasing prices.

思路分析：
这道题其实是个典型的滑动窗口问题。题目要求找出所有长度为 k 的连续子数组中，股价是否是“严格递增”的。
思路就是：

遍历所有可能的长度为 k 的窗口。
检查每个窗口中相邻元素是否满足 prices[i] < prices[i+1]。
如果整个子数组都满足严格递增，就把计数器加一。

细节上要注意边界：当 k 大于数组长度时要直接返回 0，另外连续相等的情况（例如 [3,3,4]）不算递增。整体逻辑很直白，但写的时候要控制好循环边界。

第二题：Minimum Cost to Combine Elements

Question:
You are given an array of integers. Each time, you can remove two elements from the array, add their sum back to the array, and pay the cost equal to their sum.
Return the minimum total cost to reduce the array to one element.

思路分析：
这题是非常经典的贪心题，类似“最优合并问题”或者“哈夫曼编码”的思路。要想总成本最小，每次都应该先合并当前最小的两个数。

实现上可以用最小堆（min-heap）来维护当前数组中的最小值：

把所有数字放进最小堆。
每次取出堆顶的两个最小值，计算它们的和并加回堆中。
累加所有合并的代价，直到堆中只剩下一个元素。

如果用排序+线性处理也能做，但堆的写法更高效（复杂度 O(n log n)）。

经验总结 & 准备建议

这场 OA 给我的最大感觉就是——摩根非常重视“工程感”与“逻辑稳定性”。
题目不是花活，但要求写得简洁、无歧义、边界清晰。

建议准备方向如下：

加分项
如果语言支持（比如 Python 或 Java），适当展示 STL、heap、deque 等标准库用法，会让代码更专业。

算法复习重点

滑动窗口（e.g. 连续递增子数组、最大和子区间）

贪心算法（最优合并、区间覆盖、任务调度等）

基础数据结构：堆、队列、哈希表

代码习惯要求

注意变量命名与缩进风格；

输出格式严格符合题意（HackerRank 会严格判定）；

加上少量注释，方便逻辑自检。

时间管理建议

每题平均 40-45 分钟足够；

遇到卡点先写出基础正确解，再考虑优化。

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