在准备 Snapchat OA 之前，很多同学心里其实都有点没底：题目会不会很偏？是不是要刷大量 LeetCode？Data 和 SDE 的考察重点到底在哪？
最近我们完整复盘了一位候选人的 Snapchat OA 面经，发现这套 Snapchat Data / SDE OA 的实际风格，和很多人想象中的“高强度刷题关卡”并不一样。它更像是一场对基础能力的系统检查——从 Linked List、树结构，到 Bloom Filter 设计，再到偏数据思维的表达式最大值问题，考察的始终是你是否具备稳定、可落地的工程与数据能力。
这篇文章将结合真实 Snapchat Online Assessment 题目，完整拆解 OA 的题型结构、流程时间线以及高频卡点，帮助你在准备 Snapchat OA 面试 时少走弯路，把精力用在真正决定通过率的地方。
Snapchat Data 岗面试流程 & 时间线参考
以下时间线来自多位候选人的真实反馈汇总，可能会因岗位、地区略有差异，但整体节奏相当稳定：
Day 0 – 投递 / 内推
- 官网投递或内推后进入简历筛选
- Data / SDE 混合岗对简历项目真实性要求较高
Day 7–14 – 收到 OA 邀请
- Recruiter 或系统邮件发送 OA
- 一般给 5–7 天完成时间
- OA 通常一次性完成，中途不可暂停
Day 14–21 – 完成 OA
- OA 通常包含 2–3 轮题目
- 总时长约 90–120 分钟
- 编程 + 数据结构 + 思维题混合
Day 21–35 – OA 结果反馈
- 通过者会被 recruiter 联系
- 进入后续 Phone / Virtual Onsite
- 未通过通常无明确 feedback（Snapchat 比较典型）
从投递到 OA 结果，整体约 3–4 周。
第一轮：基础数据结构 + 简单系统关系建模
Linked List 拆分（Odd / Even）
题目本身并不复杂：
给一个 Linked List，把它拆成两个新的 Linked List：一个存 odd index，一个存 even index。
核心考点不在算法难度，而在：
- 是否能正确使用 pointer
- 是否能在原链表上操作，避免多余空间
- 是否考虑到 null / 边界条件
常见思路是：
- 使用一个 pointer 从 head 开始遍历
- 每走一步，用一个 temp 指向
pointer.next - 把 temp 接入新的 linked list
- 同时维护原链表的 next 指针，防止断链
这类题 Snapchat 很典型：
不是难你，而是看你写代码是否“干净、稳、不会出低级 bug”。
Employee 组织结构：找共同 Manager
题目背景是一个 Employee 类，包含：
String name（唯一 ID）List<Employee> directReports
输入是：
- CEO 节点
emp1、emp2两个员工名字
输出是：
这两个员工的最近公共 manager
本质就是一个 N-ary Tree 的 LCA（Lowest Common Ancestor）问题。
考察重点包括：
- 是否能正确遍历整棵组织树
- 是否能在递归 / DFS 中返回有效状态
- 是否能处理「一个员工是另一个员工上级」的情况
这道题非常符合 Snapchat 的风格：
业务抽象清晰，但要求你对树结构理解到位。
第二轮：Bloom Filter 设计题
这一轮开始明显拉开差距。
要求实现一个 Bloom Filter，支持：
addmightContainremoveresize
考点非常集中在：
- 是否理解 Bloom Filter 的 概率性特征
- 是否清楚 false positive / false negative 的区别
- 是否知道 Bloom Filter 原生不支持 remove，需要借助 counting 或重建
常见 follow-up 会围绕：
- hash 函数个数如何选
- bit array 如何扩容
- resize 是否影响误判率
这一轮不是“你背没背过 Bloom Filter”，
而是 你能不能把一个经典数据结构讲清楚、写清楚、想清楚限制条件。
第三轮：数学 + 表达式最大值问题
题目是：
给一个 double array，允许使用
*、+和()，输出能得到的 maximum value。
follow-up：
如果数组里有负数，怎么处理？
这道题本质是：
- 表达式组合
- 区间 DP / 递归搜索
- 对负数、乘法优先级的理解
关键不在最后的代码长度，而在你是否意识到：
- 最大值不一定来自“局部最大”
- 负数 × 负数可能是全局最优
- 需要同时维护 max / min 两种状态
这类题在 Snapchat 很常见，属于偏数据思维的工程题。
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