最近冲了 Uber 2026 OA ，平台依旧是 CodeSignal，题量 4 道题，70 分钟完成。说实话，这次题目对于有一定基础的同学来说，熟悉度很高，我自己花了 22 分钟就全部做完。四题里有两个题几乎是白送的，看一眼就能写出来，完全没有难度。为了帮助大家提前练手，我把每道题的思路和做法都整理出来了。
Uber 2026 OA 面试概览
平台：CodeSignal
题量：4 道
时间：70 分钟
难度：中等偏上，但部分题目熟悉即可快速完成
考察点：
- 二进制运算与位操作
- 栈与单调栈技巧
- 子数组与排列判断
- 字符串操作与交换匹配逻辑
总体来说，Uber OA 更看重逻辑清晰度、思路正确性和实现速度，算法难度不是很大，但细节处理容易出错。
Q1: Minimum Operations to Reduce Binary Number to Zero
题目描述
给定一个正整数 n，每次操作可以加或减 2^i（i ≥ 0），求将 n 变为 0 的最少操作次数。
解题思路
- 将问题看作二进制处理
- 从低位到高位处理每一位，同时维护进位
- 当前位值 = 原位值 + 进位
- 若值为 1：可以直接减法消掉，操作数 +1，或者加法产生进位
- 若值为 2（位 1 + 进位 1）：直接进位，不增加操作
- 累加操作数
- 最终进位为 0 时结束
小技巧
- 二进制位处理题最关键是进位维护
- 一定要从低位向高位遍历，否则操作数计算会出错
- 可以画出二进制位图快速理解操作逻辑
Q2: Discounted Price Sum
题目描述
每个物品售价 = 原价 − 右边第一个 ≤ 当前价格的物品的价格（若无则按原价出售），求总售价及按原价出售物品的索引。
解题思路
- 从右向左遍历物品
- 使用单调递增栈寻找右边第一个 ≤ 当前价格的物品
- 栈空 ⇒ 原价出售，记录索引
- 栈非空 ⇒ 售价 = 原价 − 栈顶价格
- 累加总售价
- 输出总售价及原价出售的物品索引（升序）
小技巧
- 单调栈是处理“右边第一个符合条件元素”的经典工具
- 这类题核心是顺序和栈状态维护
- 输出索引前注意排序，否则可能 WA
Q3: Balanced Subarray
题目描述
对于每个 k（1~n），判断是否存在一个子数组恰好是 1~k 的排列。
解题思路
- 先记录每个数字在排列中的位置
pos[value] - 从 k = 1 开始，维护包含数字 1~k 的最小位置区间 [L, R]
- L = min(pos[1..k])
- R = max(pos[1..k])
- 如果 R − L + 1 == k，则 k 是 balanced
- 区间长度恰好等于 k，且值域为 1~k，必为排列
- 否则不是 balanced
小技巧
- 关键是记录数字位置，并维护区间最小值和最大值
- 可以在遍历中累积更新 min/max，无需重复扫描
- 这种题非常适合用数组 + 索引映射实现，时间复杂度 O(n)
Q4: Maximum Pairs by Swapping Digits
题目描述
两个数字若可通过最多两次交换某些位置的数字变成彼此（含相等），算作一对。求总对数。
解题思路
- 长度不同 ⇒ 不可能
- 长度相同：
- 将数字转为字符串并排序字符
- 若排序后相同 ⇒ 可通过若干次交换变成彼此（计数）
- 若排序后不同：
- 统计不同位置的字符
- 若不同位置数 ≤ 4 且字符可两两匹配 ⇒ 可两次交换
- 实现步骤
- 先按长度分组
- 组内用哈希表统计排序串频次计算相等对数
- 对不等情况检查是否符合两次交换条件
小技巧
- 排序字符串可以快速判断是否可能通过交换变成彼此
- 不同位置 ≤4 是关键判断条件
- 哈希表分组统计可以大幅减少时间复杂度
FAQ | Uber 2026 OA 1.18 面经常见问题
Q1: Uber 2026 OA 1.18 有几道题？难度如何？
Uber 2026 OA 1.18 一共有 4 道题，题型包括二进制加减最少操作数、单调栈折扣售价、子数组排列判断和数字最多交换匹配对数。难度偏中等偏上，但大部分题型属于常见模板题型，只要熟悉 CodeSignal 平台和 Python 解题思路，通常可以快速完成。
Q2: 完成 Uber 2026 OA 1.18 大概需要多长时间？
根据实战经验，如果熟悉题型，四题可以在 20–30 分钟内完成全部操作。我自己整套题花了 22 分钟就一次过，通过合理规划题目顺序和使用 Python 模板代码，可以显著节省时间。
Q3: Uber 2026 OA 有哪些考察重点？
主要考察以下能力：
- 二进制位运算和进位处理
- 单调栈应用和折扣售价计算逻辑
- 子数组排列判断和区间最小/最大位置维护
- 字符串数字匹配与最多两次交换逻辑
此外，还会考察边界条件处理、算法复杂度理解和 Python 实现能力。
Q4: Python 在 Uber 2026 OA 中有哪些优势？
Python 语法简洁，内置数据结构（如字典、列表、集合）和函数（如 min, max, sorted）非常适合处理 OA 题目逻辑，尤其是：
- 二进制位操作和进位模拟
- 单调栈或栈操作
- 索引映射和子数组判断
- 字符串转换和哈希统计
合理使用 Python 模板代码，可以提高完成速度和正确率。
Q5: 有没有快速通过 Uber 2026 OA 的经验技巧？
经验总结如下：
- 熟悉题型模板：二进制位处理、单调栈、区间判断、字符交换匹配
- 先理清逻辑再写代码：画草稿或用小样例测试
- 时间分配合理：先做熟悉题，难题留最后
- 边界条件复盘：尤其是交易次数、进位、索引长度、字符匹配
- Python 模板复用：提前准备好函数/工具方法，可直接调用
Q6: Uber 2026 OA 的题目会重复吗？
根据实战经验，CodeSignal 平台上的题目类型重复率较高，尤其是类似二进制操作、单调栈和子数组排列的经典模板题型。提前练习这些题型，理解通用解法和边界处理方法，可以大幅提高 AC 准确率。
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