最近不少同学都收到了 MathWorks（MATLAB 母公司） 的 OA 邀请。刚刚完成的这场测试，整体给我的感受是：题量小、逻辑强、注重思维清晰度和实现简洁度。这篇文章会详细分享本次 MathWorks OA 的题型、思路解析、体验感受、备考建议，以及 Programhelp 在此类工程逻辑类 OA 中的助攻经验。
MathWorks OA 面试流程概览
MathWorks 的招聘流程通常包含以下几个阶段，整个节奏偏稳、偏技术导向，没有太多套路：
- Online Assessment（OA）
由第三方平台 Codility 承办，主要测试基础编程能力与逻辑思维。
内容通常包括 2 道 Coding 题 + 若干 Hidden Test Cases。
时间约 90 分钟，语言可选 Python、Java、C++、MATLAB 等。 - Technical Interview（技术面）
通过 OA 后会进入一到两轮技术面，内容涉及算法、调试、工程实现与系统设计思维。
MathWorks 特别看重 candidates 是否能“写出 clean code”。 - Behavioral Interview（行为面）
一般由团队成员或 hiring manager 进行，主要考察沟通能力、团队合作、以及与公司文化的匹配度。 - Final Round / Hiring Committee
某些岗位会有一个简短的总结性 round，用于讨论候选人的综合表现与岗位匹配程度。
对大多数技术岗（如 Software Engineer, Data Analyst, Simulation Engineer）而言，OA 是最关键的一步。
很多人就是在这一步因粗心、边界处理错误或没通过所有 hidden tests 而被卡掉。
OA 总体印象
整场 MathWorks OA 是我近期见过最“工程风”的测试。
题目虽然不多，但逻辑非常干净，不需要复杂算法，也不会绕弯子。
整场体验下来，我觉得可以用四个词形容：
清晰（clear）｜简洁（simple）｜严谨（precise）｜无情（zero tolerance for bug）
因为平台会严格校验测试用例，哪怕少考虑一个边界，都可能直接 Fail。
不过只要逻辑扎实、写得稳，几乎都能一次 AC。
MathWorks OA 题目解析
题目一：Array Transformation
Problem Statement:
You are given a target array of length n, initially filled with zeros.
In one operation, you can either:
- Increment all elements from index
0toi, or - Increment all elements from index
iton-1by 1.
Find the minimum number of operations required to transform the zero array into the target array.
If it is impossible, return -1.
思路讲解
这道题表面像模拟操作，但实际上是一个典型的 difference array（差分数组）思维。
我们从左到右看每个位置：
- 若
target[i] > target[i-1]，说明当前元素比前一个高，需要额外增加target[i] - target[i-1]次操作。 - 若
target[i] < target[i-1]，说明需要对部分区间做减法，但题目不允许，这时就应返回-1。
算法核心只有一行：
ops = target[0] + sum(max(0, target[i] - target[i-1]) for i in range(1, n))
这题其实考的是能否迅速从“操作定义”中抽象出数学关系。
很多同学一开始会用循环模拟 + 数组更新，结果又慢又容易错。
示例讲解
输入：
target = [1, 2, 2, 3]
过程：
- 从 0 到 1：需要 +1
- 从 1 到 2：再 +1
- 从 2 到 2：无需操作
- 从 2 到 3：+1
总共 3 次。
核心代码
def min_operations(target):
if not target:
return 0
ops = target[0]
for i in range(1, len(target)):
diff = target[i] - target[i-1]
if diff < 0:
return -1
ops += diff
return ops
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
稳健且高效。
题目二：Sum of Even Numbers
Problem Statement:
Given an integer array, calculate the sum of all even numbers in it.
思路讲解
非常基础的聚合题（aggregation problem）。
不过这类题常被用来检测代码风格、变量命名与边界判断习惯。
关键点：
- 判断偶数条件写法正确（
num % 2 == 0） - 空数组或全奇数时返回 0
- 保持代码整洁度
def sum_even(nums):
total = 0
for n in nums:
if n % 2 == 0:
total += n
return total
或者 Pythonic 写法：
def sum_even(nums):
return sum(n for n in nums if n % 2 == 0)
考的不是难度，而是你能否在细节上保持严谨。
整体体验与难度定位
时间： 90 分钟做两题，节奏很松。
环境： Codility 平台，界面简洁，可自由选择语言。
难度定位： Easy ~ Medium。
考点分布：
- 数组与区间逻辑
- 基础循环与条件判断
- 简洁代码表达
- 对算法复杂度的直觉
很多人都说 MathWorks 的 OA “像是用来测智商的 easy 题”，但我认为它其实考察的是：对问题结构的提炼能力。
真正的难点在于：不要被简单的外壳迷惑。
备考建议
准备 MathWorks 这类工程逻辑型 OA，可以集中练习以下类型的题：
- Prefix / Suffix Increment Problems（区间操作类）
- Difference Array / Cumulative Sum（差分、前缀和）
- Basic Loop & Conditionals（循环逻辑）
- Aggregation Problems（统计与求和）
- Clean Code Practice（命名与风格统一）
建议使用 Python 或 MATLAB 编写，确保熟悉输入输出格式。
此外要特别注意 hidden test cases，建议在写完代码后用几组极端输入测试，比如空数组、递减数组、全零数组等。
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MathWorks 的 OA 虽然题量少，但因为平台实时检测、没有 debug 环节，加上 hidden tests 难以预测，很多人容易在边界条件上翻车。
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