美國 Akuna 的 2026 OA 最近陸續發出，尤其是 QR、SDE、MLE 三個方向，幾乎每個同學都收到邀請。
這次我花了點時間，把過去三屆（25-27NG）的題型都系統整理了一下。
如果你剛拿到 link，或者還沒準備好就要開測——別急，這篇可以讓你“少踩一半坑”。
整體流程與注意事項
Akuna 的 OA 不玩虛的，全程計時、題量固定、監控嚴格。
不同崗位的題型差別很大，但共性是時間緊、題幹長、要求精確。
- 發放時間：網申後 1–3 天內發出，測試有效期通常是 1 個月；
- 系統：自研平臺（不是 HackerRank / CodeSignal），UI 簡潔但無 debug 模式；
- 題目型別：全為演算法與邏輯程式設計題，無選擇題；
- 語言限制：可選 Python / C++ / Java（根據崗位不同會強制語言）；
- 測試重點：演算法準確性、邏輯清晰度、程式碼效率。
千萬不要拖到截止日期前再做，伺服器時常抽風，尤其在最後兩天。
QR Summer Intern OA
時長：120 分鐘 / 3 道程式設計題
難度：Leetcode Easy – Medium
重點考察：數學邏輯 + 動態規劃 + 陣列遍歷能力
題目型別比較固定，考察數列、陣列最佳化、DP 子問題等。
Sample Questions：
Q1. Minimum Swap
Given an array, determine the minimum number of swaps required to sort it in ascending order.
思路是利用索引對映關係，將陣列元素與其排序後的位置建立對映，透過 cycle detection 計算交換次數。
Q2. Array Difference Sum
Given an array, compute the sum of absolute differences between left and right elements for each index.
經典的 prefix sum + difference 組合題，主要考察時間最佳化和 O(n) 遍歷技巧。
Q3. DP Subsequence Sum
Find the maximum sum of a subsequence such that no two selected elements are adjacent.
其實就是改版的 House Robber 問題，注意不能連續跳 2 個及以上元素。
核心思路是 dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i])。
建議大家一定要多練 QR 方向的 DP 和貪心題型，尤其是邊界條件的判斷。
C++ / SDE 2026 NG OA
時長：80 分鐘 / 3 道題
難度：中等偏上，時間極緊！
考察重點：資料結構設計、系統狀態維護、結構化思維
這套題最容易掉分的不是演算法，而是時間分配。題幹超長，每道題都要讀兩遍才能完全搞懂。
Sample Questions：
Q1. String Manipulation / Parsing
Implement a parser that reads input strings with special characters and outputs formatted results according to given rules.
考察 string processing 和 edge case 處理，題面囉嗦但邏輯清晰。
Q2. Trading Record System
Design a trading record system that maintains both buy and sell orders, including price and quantity.
The system should also handle “cancel” operations and update the book accordingly.
這裡一定要注意：
- 買單和賣單需要分別維護兩個 data structure（如兩個 priority queue 或 map）；
- 每次 insert / cancel 操作都要更新總量；
- 輸出要求嚴格，資料格式錯誤會直接判錯。
Q3. Array Simulation
A series of operations are applied to an array — rotation, insertion, and removal. Output the final state after all operations.
這題看似簡單，其實要注意輸入輸出格式對齊和邊界異常。
建議熟悉 STL 容器（特別是 map, priority_queue, deque）的使用效率。
Quant Research (QR) 26 Summer OA
時長：約 120 分鐘 / 3 道題
難度：中等 – 偏難，注重邏輯推理 + 數學思維
這類題明顯更貼近“量化思維”，不是單純 coding，而是嵌入 trading 場景。
Sample Questions：
Q1. Release Schedule Optimization
Given two arrays plannedDate and alternateDate, find the minimum total days to release all updates.
這題考察 greedy scheduling 思想，要結合排序與條件判斷，最佳化任務順序。
Q2. Array Pair Swap
Given two arrays a and b, find the maximum number of pairs (i, j) such that a[i] + b[j] ≤ k.
Typical two-pointer + sorting 問題，暴力解法 O(n²) 會超時。
Q3. Simulation / Expected Value Estimation
某些版本中會考機率類模擬題，例如根據給定分佈計算期望收益或風險調整收益率。
要掌握基礎統計 + Python numpy 的使用。
MLE / Quant Tech OA（部分版本）
部分技術崗（如 Machine Learning Engineer 或 Quant Tech）題型介於 QR 與 SDE 之間，
通常包括：
- 一道演算法（DP / 貪心）
- 一道矩陣運算（NumPy / 數學建模）
- 一道邏輯或系統題（如快取或訂單匹配）
這類崗位更偏向 hybrid profile，尤其要求程式碼整潔、命名清晰。
備考建議與時間策略
- 時間分配建議：
3 題中先快速掃題，5 分鐘內判斷各題難度；
先寫思路清晰的，再攻 tricky 題。 - 程式碼習慣：
輸出格式嚴格遵守題面要求，系統會自動判定；
不要在終端列印 debug log。 - 練習方向：
推薦多刷 Leetcode Medium / 陣列、排序、貪心、DP 相關題目；
QR 同學可補一些數學建模與機率分佈類題。
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Akuna 的 OA 不是拼智商，而是拼“冷靜 + 速度 + 結構化思維”。
它的設計風格很獨特，題目不像投行那樣偏數學證明，也不像科技公司純演算法題，更像是“演算法 + 金融邏輯結合體”。
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