最近有不少同学在问 OpenAI OA 难度到底怎么样，这里统一分享一下。整体来说，OpenAI 的 OA 通常是两道 coding 题，时长给得相对合理，难度基本在 medium 左右。下面整理了一些高频真题，给大家做个参考。
OpenAI OA 高频真题独家整理
最大相交区间组 （11.6 openai OA）
寻找最大的区间集合，其中存在一个特定区间与集合内所有其他区间相交。
思路：问题转化对每个区间，计算能与其相交的区间数量，关键观察两个区间不相交的充要条件如一个区间的右端点小于另一个的左端点，高效计算通过排序和二分查找快速排除不可能相交的区间，算法选择：将区间按左右端点分别排序，利用二分查找确定不相交区间数目 复杂度分析 排序复杂度 O(n log n)，每次查询 O(log n)，总体 O(n log n)。
最小移动次数 （11.6 openai OA）
将编号1~n的球分布在A、B、C三组中，通过移动操作使最终三组按顺序拼接后形成严格递增序列1,2,3,…,n，求最小移动次数。
思路： 问题转化最小移动次数等价于最大化已正确放置的球数，关键观察正确序列要求A组包含1~p，B组包含p+1~q，C组包含q+1~n 高效解法枚举分割点p和q，利用前后缀和快速计算各组中已正确放置的球数，数学表达最小移动次数 = n – max(各组正确球数之和) 算法复杂度 预处理后可在O(n)时间内完成所有分割点枚举。
Marble Group Reordering （2.21 openai oa）
有 n 个编号 1 到 n 的弹珠，初始分布在 A、B、C 三个组中。每次操作可以把一个弹珠从当前组移动到另外任意一个组。目标是：将三个组分别排序后按 A + B + C 的顺序拼接，最终结果恰好是 1 到 n 的升序。问最少需要多少次移动。三个组最后可以为空，大小不做限制。
思路：这题本质是枚举两个分界点，把 1 到 n 划分成三个连续区间，分别对应 A、B、C 三组。对于每种划分方式，统计当前已经在“正确区间对应组”里的弹珠数量，这些可以保留不动，其余都需要移动。答案就是 n 减去最多可保留的数量。核心不是模拟移动，而是最大化保留元素数。
Wind and Falling Leaves Simulation （2.21 openai oa）
给定一个 height × width 的网格，每个格子里有若干树叶。再给一个风向字符串，每个字符表示一次风（U / D / L / R）。每次风会把所有树叶整体往指定方向移动一格，移出边界的树叶会消失。问所有风结束后，还剩多少树叶。
思路：按风向字符串逐次模拟。每来一次风，就新建一个空网格，把当前网格的树叶整体往对应方向平移一格，越界的直接丢弃。重复直到所有风处理完，最后统计网格中剩余树叶总数即可。实现时注意方向和边界判断别写错。
冲刺 OpenAI OA
整体来说，OpenAI 的 OA 不算刁钻，但也绝对不是送分。真正拉开差距的往往是细节处理和 coding 稳定性。时间分配、边界条件、复杂度控制，这些都要提前练熟，不然很容易在本来会做的题上丢分。 如果你正在准备 OpenAI 或其他大厂 OA，们这边长期整理各大厂最新 OA 真题方向，也有实战节奏模拟和针对性OA辅助 。准备充分一点，临场就会稳很多，机会从来不是拼运气，而是拼准备程度。
