不少人在 Microsoft OA 里会卡住，但回头看并不是题目本身有多难，而是一些很典型的问题反复出现：比如，方向是对的，但一写就乱；比如，思路想到了，却总在关键拐点犹豫；又或者，下意识用模拟硬顶，结果复杂度直接爆掉。这些情况背后，其实指向同一个问题：高频题型没有真正沉淀成稳定、可复用的模型。今天分享一套非常典型 Microsoft OA 来举例。
面试流程时间线（参考）
这一轮流程整体拉得比较长，中间有明显的等待期，属于 Microsoft 一贯的节奏，不用过度焦虑。
- 投递后约 1–2 周收到 OA
- 10/3 收到 OA
- 10/16 收到 final round 通知
- 10/26 final round（共三轮）
- 11/8 recruiter 邮件说明 large volume of recruiting
- 11/21 Action Center 状态变为 complete
- 12/11 正式 offer
整体节奏不算快，中间等待时间偏长，但属于 Microsoft 一贯风格。
Q1：最大化数组的 MEX（排序 + 贪心占坑模型）
题目核心： 给定一个整数数组，你可以对任意元素进行操作，把它减小到区间 [0, 原值] 内的任意整数。目标是通过调整数组，使整个数组的 MEX（最小缺失非负整数）最大化。
这道题如果从「构造」或「逐步模拟」的角度出发，很容易越写越乱。真正关键的是先想清楚 MEX 的本质约束。
想让 MEX = m，必须同时满足：
- 数组中至少存在 0,1,2,…,m-1
- 每个数只能被减小，不能变大
- 大数可以被用来填补小的缺失值，小数如果已经太小则无能为力
一旦认清这几点，模型就非常清晰了：排序 + 贪心占坑。
想让 MEX 变大，本质上就是看你能不能从 0 开始，把连续的非负整数一个个“占住”。一旦意识到每个数只能往小改、而大数可以被用来补小数的坑，思路其实会自然收敛。把数组排序之后，从最小的需求值 0 开始顺着扫，只要当前元素不小于你现在缺的那个数，就把它减成正好需要的值占住这个位置；如果当前元素已经比需求还小，说明它已经失去了补坑的能力，直接跳过即可。整个过程只需要一次线性扫描，不需要回溯，也不需要复杂状态，最终能一路连续填到哪里，那个位置就是最大能达到的 MEX。这道题真正区分人的地方，在于一开始有没有选对模型，而不是代码写得多快。
Q2：字符串 Roll 操作（差分数组 / 前缀和优化）
题目描述： 给定字符串 s 和数组 roll，每个 roll[i] 表示对 s 的前 roll[i] 个字符做一次字母循环 +1（a→b,…,z→a），按顺序执行所有 roll 操作，输出最终字符串。
直觉写法是：每次 roll 就去修改前缀字符，但这样在最坏情况下复杂度会退化到 O(n²)，OA 基本必 TLE。
如果从每一次 roll 操作本身入手，很容易下意识去模拟前缀修改，但这条路在复杂度上是走不通的。换个角度想，每个字符最终只关心一件事：它一共被加了多少次。所有 roll 操作本质上都是对字符串前缀做区间加法，把这些加法用差分数组先累积下来，再通过一次前缀和还原到每个位置，最后统一做字母表循环映射即可。这种从“过程”切换到“结果”的建模方式，正是这道题的核心，也非常符合 Microsoft 在 OA 中偏好的工程化思维。
OA复盘总结
如果你在看这些题的时候会有一种感觉：题目不陌生，思路也大概知道，但一到真正写代码就总觉得不够稳，甚至在 OA 里莫名其妙丢分，那问题往往并不在刷题数量上。更常见的原因是，高频题型还停留在“临场现想”的层面，没有真正沉淀成一套稳定、可复用的思维模型。而 Microsoft 的题目风格，恰好非常适合用来检验这一点。
为什么越来越多同学开始选择面试辅助
在实际接触中我们发现，很多来咨询的同学并不是基础不行，反而是已经刷过不少题、也大致知道考什么，但在 OA 或正式面试里就是发挥不稳定：模型判断慢一步、实现细节出错，或者在关键节点犹豫，最终和 offer 擦肩而过。也正因为如此，越来越多同学开始主动寻找面试辅助，希望在高压、限时的真实场景中，把原本就具备的能力稳稳发挥出来。
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