IBM OA 一般是兩道題，加起來不到 10 分鐘就全部提交透過了，屬於典型的白給題。說實話，IBM 的 Online Assessment 整體難度偏低，只要平時刷題量夠多、模板熟練，很容易就秒殺。我最近同時在準備 Amazon、Google、Microsoft 的 OA 和 VO，也都比較順利，所以順手把 IBM 這次遇到的一些高頻真題簡單整理了一下，分享給還在準備 IBM 的同學。
IBM OA 高頻真題分享-Programhelp獨家
題目 1：高負載時間戳索引
題目描述
找出所有時間戳的索引（0 基），滿足該時間戳的伺服器負載大於平均伺服器負載的兩倍。
函式 getHighLoadTimestamps 接收一個輸入：
int load[n]：各個時間戳的伺服器負載值
函式需要返回一個整數陣列，按升序排列所有滿足 load[i] > 2 × 平均伺服器負載 的時間戳索引（0 基）。如果沒有滿足條件的索引，返回空陣列。
示例
n = 3load = [1, 2, 9]- 平均負載 =
(1 + 2 + 9) / 3 = 4，兩倍平均負載為8 - 只有索引 2 的負載值 9 > 8，因此答案為
[2]
約束條件
1 ≤ n ≤ 2 × 10^51 ≤ load[i] ≤ 10^9
題目 2：物品最小總花費計算
題目描述
給定一組物品及其對應的多個可選價格，物品總數為 numItems，編號從 0 到numItems-1。
有兩個長度為n的整數陣列定義了所有可選價格：itemId 和 cost，其中：
itemId[i]是第i個價格條目對應的物品編號cost[i]是該價格條目對應的價格
實現一個函式，計算為每個物品恰好選擇一個價格條目的最小總花費。如果有任何物品沒有對應的價格條目，返回-1。
函式 minTotalCost 接收以下輸入：
int numItems：物品總數，編號 0 到numItems-1int itemId[n]：每個價格條目對應的物品編號陣列int cost[n]：每個價格條目對應的價格陣列
函式需要返回一個長整數，表示選擇所有物品的最小總花費；如果無法為所有物品選擇價格，返回-1。
示例
numItems = 3n = 4itemId = [2, 0, 1, 2]cost = [8, 7, 6, 9]- 物品 0 的最小价格為 7，物品 1 的最小价格為 6，物品 2 的最小价格為 8
- 總最小花費 =
7 + 6 + 8 = 21
題目 3：最多不重疊時間視窗選擇
題目描述
給定兩個整數陣列 startTime 和 endTime，長度均為n。第i個時間視窗的起始時間為startTime[i]（包含），結束時間為endTime[i]（不包含）。
實現一個函式，計算最多可以選擇多少個不重疊的時間視窗。
函式 selectMostCompatibleWindows 接收以下輸入：
int startTime[n]：時間視窗的起始時間陣列int endTime[n]：時間視窗的結束時間陣列
函式需要返回一個整數，即最多可選擇的不重疊時間視窗數量。
示例 1
n = 3startTime = [1, 1, 2]endTime = [3, 2, 4]- 可以選擇視窗 0（1-3），或者選擇視窗 1（1-2）和視窗 2（2-4），最多 2 個不重疊視窗，因此答案為
2
示例 2（Sample Case 0）
n = 4startTime = [1, 1, 2, 3]endTime = [2, 3, 3, 4]- 可以選擇視窗 0（1-2）、視窗 2（2-3）、視窗 3（3-4），共 3 個不重疊視窗，因此答案為
3
約束條件
1 ≤ n ≤ 10^51 ≤ startTime[i], endTime[i] ≤ 10^9
題目 4：最大水位漲幅計算
題目描述
氣象學家按時間順序記錄了河流水位陣列arr，每個值是按時間先後記錄的讀數。
你的任務是找到最大的水位漲幅，即滿足以下條件的最大差值 arr[j] - arr[i]：
i < j：更低的讀數必須出現在更早的時間arr[i] < arr[j]：更早的讀數必須嚴格小於之後的讀數
如果不存在這樣的讀數對（即沒有任何讀數高於之前的讀數），返回-1。
示例 1
arr = [5, 3, 6, 7, 4]- 所有滿足條件的差值中，最大為
7 - 3 = 4，因此輸出4
示例 2
arr = [4, 3, 2, 1]- 沒有任何讀數高於之前的讀數，因此輸出
-1
約束條件
1 ≤ 陣列長度 ≤ 2 × 10^6-10^6 ≤ arr[i] ≤ 10^6
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