最近很多同学在准备 Roblox oa 2026 ，这里分享一位同学最新的 Roblox OA 复盘，涵盖两道高频题：矩阵缺失值排序题和股票收益最大化题。本文将完整呈现题目思路、代码实现和潜在考点，帮助大家从逻辑推理到代码优化全面掌握。
Roblox 面试整体流程
1. 简历投递与申请审核
提交简历后，Roblox 的系统或招聘团队会对申请材料进行初步审核。符合岗位要求的候选人会收到 Online Assessment (OA) 邀请。
2. Online Assessment (OA)
Roblox 的 OA 是录用流程中的第一关，用于评估候选人的综合能力（不仅是编码，还有解决问题、分析与沟通能力）：
- OA 可能包括多个模块，例如：
- Problem-Solving 任务（逻辑/推理类）
- 情景判断/决策题
- 编程挑战（可能在 HackerRank 或 CoderPad 上进行）
- 可能还有行为/沟通写作题等
- 完成后会根据结果决定是否进入下一轮。
3. Recruiter 电话/初步联络
通过 OA 后，招聘组通常会安排一个短时间电话或视频沟通，介绍团队、确认信息，并了解候选人的动机。
4. 技术面试 / 虚拟现场面试
如果前面的 OA 和初筛顺利通过，你将进入更深入的技术面试阶段，包括：
- 1–2 轮技术编程面试
- 系统设计或架构题（根据岗位不同）
- 行为面试或项目经验讨论
这些面试通常通过视频会议进行，也可能安排线下面试。
5. Offer 与内部评审
技术面试完成后，Roblox 会将候选人的简历、OA 表现与面试官评分等提交给内部评审委员会。若所有阶段合格，HR 将通知发放 Offer。
Problem 1: Missing Value in 4×4 Squares and Rearrangement
Problem Description
You are given a large matrix composed of several 4×4 submatrices. Each 4×4 block contains unique numbers from 1 to 16, but one number is missing in each block. Your task is to find the missing value in each 4×4 submatrix, then sort all submatrices in ascending order based on their missing value (keeping the original order for ties), and finally reassemble them into one complete matrix.
Approach
Python 代码实现
def solution(mat):
n = len(mat[0]) // 4
sub_matrices = []
for i in range(n):
sub = [row[4*i:4*(i+1)] for row in mat]
total = 136
current_sum = sum(sum(row) for row in sub)
missing = total - current_sum
sub_matrices.append((missing, sub))
sub_matrices.sort(key=lambda x: x[0])
result = []
for row in range(4):
new_row = []
for _, sub in sub_matrices:
new_row.extend(sub[row])
result.append(new_row)
return result
考点总结
- 二维数组切片与重组
- 排序稳定性（tiebreak by original order）
- Python 列表推导式与矩阵操作熟练度
Problem 2: Maximize Stock Bot Revenue
Problem Description
You are given two arrays, prices and algo, where prices[i] represents the price of the stock on day i, and algo[i] indicates the bot’s action: 0 means “buy”, and 1 means “sell”.
You can choose a consecutive window of k days and force the bot to sell (set algo[i] = 1 within that window). Return the maximum total revenue achievable after applying this change.
Approach
- Compute original revenue
- If
algo[i] == 1, addprice[i] - If
algo[i] == 0, subtractprice[i]
- If
- Use sliding window to find best gain
- Converting a buy (0) to sell (1) increases revenue by
2 * price[i] - Compute the maximum sum of such changes over any k-day window.
- Converting a buy (0) to sell (1) increases revenue by
- Final revenue
final_revenue = original_revenue + max_window_gain
Python 代码实现
def solution(prices, algo, k):
original_revenue = 0
for price, action in zip(prices, algo):
original_revenue += price if action == 1 else -price
changes = [2 * price if action == 0 else 0 for price, action in zip(prices, algo)]
max_change = current_change = sum(changes[:k])
for i in range(k, len(changes)):
current_change += changes[i] - changes[i - k]
if current_change > max_change:
max_change = current_change
return original_revenue + max_change
考点总结
- 滑动窗口技巧
- 时间复杂度优化 O(n)
- Python 中
zip与列表推导式应用 - 投资收益场景逻辑建模
总结与经验建议
Roblox OA 的难度主要体现在对数据结构的灵活运用和算法思维的完整性。
这两道题虽然语义不复杂，但实现时容易卡在矩阵分割与窗口移动逻辑。建议刷题时重点掌握：
- 数组切片、矩阵拼接操作
- Prefix Sum 与 Sliding Window 技巧
- 代码稳定性与边界控制
从实战经验来看，大多数通过 Roblox OA 的同学在逻辑清晰度和代码规范性上都表现较好。时间充裕的情况下可以多练类似 Google Kick Start 或 LeetCode Medium 难度的题，题型风格相似。
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