这是一次非常典型的 Optiver OA ：不拼算法花活，而是考你系统化建模能力 + 状态一致性维护 + 对边界条件的极致敏感度。题目本身不难，但如果没有清晰的数据结构设计，很容易在中后段因为状态错乱直接崩。我这边是全程陪学生走完这道题的完整实现过程，下面从题意 → 建模 → 关键坑点 → 解题框架几个维度，完整复盘。
面经概览（Optiver OA）
- 公司 / 岗位：Optiver｜Software Engineer / Trading Tech 相关岗位
- 考核形式：Online Assessment（编程 + 系统模拟）
- 题目数量：1 道综合模拟题
- 题目类型：Simulation / 状态机 / 规则驱动建模
- 语言支持：Python / Java / C++ 等主流语言
- 核心考点：
- 复杂业务规则的准确建模
- 多对象状态的长期一致性维护
- 时间序列 + 连续状态更新
- 边界条件（阈值、时间、浮点精度）处理能力
- 难度评价：
- 算法难度：中等偏低
- 逻辑复杂度：中等偏高
- 综合压力：偏高（极易因细节遗漏出错）
- 典型淘汰点：
- 风速叠加公式理解错误
> 15与>= 15判断写反- 未正确维护 unstable → stable 的 300 秒连续安全时间
- Inspect 时状态未同步更新
- 整体风格总结：
非 LeetCode 型刷题，更像真实系统中的规则引擎实现，Optiver 非常偏好这种「看似简单、实则很容易写错」的题型。
Optiver OA 真题回顾
解题思路
这道题本质是一道时间驱动的系统模拟题，重点不在算法复杂度，而在于能否在一系列操作中，持续、准确地维护多气球的状态一致性。只要模型搭对，后续实现其实是顺推。
首先要明确系统中维护的两类核心信息：气球状态和环境状态。
气球状态包括：所属队伍、是否在飞行、当前高度、是否稳定，以及与稳定性相关的时间信息（例如从什么时候开始处于安全风速）。环境状态主要是不同高度的风速设置，以及全局时间戳（题目保证时间严格递增）。
建模时有一个重要原则：风速是全局规则，气球是被动对象。设置风速时只记录风速层本身，不要立刻去更新所有气球；只有在气球发生操作或被检查时，才根据当前时间和高度计算实时风速并更新稳定性，这样逻辑更清晰，也更不容易出错。
稳定性判断是这道题的关键。气球升空时默认稳定，但如果当前高度风速严格大于 15 m/s，需要立刻转为不稳定；而不稳定气球想恢复稳定，必须在风速安全（≤15 m/s）的高度连续停留至少 300 秒。因此不能只用一个 boolean 表示稳定性，必须额外记录「安全时间的起点」，用于判断是否满足连续 300 秒这一条件。
具体操作上：
- Ascend：更新高度并设为飞行状态，先默认稳定，再立即计算风速判断是否需要转为不稳定。
- Descend：这是一次完整重置操作，飞行状态、高度、稳定性和时间信息都需要清空。
- Wind：只更新风速数据结构，不触碰气球状态。
- Inspect：在检查前，先同步更新所有正在飞行气球的稳定性状态，然后找出非本队中稳定气球的最高高度，再返回本队中高度不低于该值的稳定气球。
整体来看，这道题真正考察的是：在规则复杂、状态持续变化的系统中，是否能保持逻辑严谨且不遗漏边界条件，非常符合 Optiver 一贯的出题风格。
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