J.P. Morgan 2026 OA 面經分享|兩題詳解 + 解題思路與備考建議

最近刚刚做完 J.P. Morgan 的 2026 New Grad OA，整體體驗非常順暢。題目不算刁鑽，但對邏輯嚴謹性和代碼規範要求挺高。整個測試有兩題，都是經典題型，只要準備充分、思路清晰，通過並不難。

測試流程概覽

平臺：HackerRank
題量：2题
時長：90 分鐘
語言限制：不限（Python、Java、C++ 都可）
附加環節：無性格測評，無行為題
考點方向：滑動視窗、貪心演算法、堆（priority queue）、基礎數據結構

整個測試體驗很流暢，題目偏向基礎演算法邏輯，代碼量不大，但要注意邊界處理、時間複雜度、以及輸出格式一致性。

第一题：Stock Price Intervals

Question:
Given an array of stock prices and an integer k, determine how many contiguous subarrays of length k have strictly increasing prices.

思路分析：
這道題其實是個典型的滑動窗口問題。題目要求找出所有長度為 k 的連續子陣列中，股價是否是「嚴格遞增」的。
思路就是：

遍曆所有可能的長度為 k 的窗口。
檢查每個視窗中相鄰元素是否滿足 prices[i] < prices[i+1]。
如果整個子陣列都滿足嚴格遞增，就把計數器加一。

細節上要注意邊界：當 k 大于数组长度时要直接返回 0，另外连续相等的情况（例如 [3,3,4]）不算遞增。整體邏輯很直白，但寫的時候要控制好循環邊界。

第二题：Minimum Cost to Combine Elements

Question:
You are given an array of integers. Each time, you can remove two elements from the array, add their sum back to the array, and pay the cost equal to their sum.
Return the minimum total cost to reduce the array to one element.

思路分析：
這題是非常經典的貪心題，類似“最優合併問題”或者“哈夫曼編碼”的思路。要想總成本最小，每次都應該先合併當前最小的兩個數。

實現上可以用最小堆（min-heap）來維護當前陣列中的最小值：

把所有數位放進最小堆。
每次取出堆頂的兩個最小值，計算它們的和並加回堆中。
累加所有合併的代價，直到堆中只剩下一個元素。

如果用排序+線性處理也能做，但堆的寫法更高效（複雜度 O（n log n））。

經驗總結 & 準備建議

這場 OA 給我的最大感覺就是——摩根非常重視“工程感”與“邏輯穩定性”。
題目不是花活，但要求寫得簡潔、無歧義、邊界清晰。

建議準備方向如下：

加分項
如果語言支援（比如 Python 或 Java），適當展示 STL、heap、deque 等標準庫用法，會讓代碼更專業。

演算法複習重點

滑動視窗（e.g. 連續遞增子陣列、最大和子區間）

贪心算法（最优合并、区间覆盖、任务调度等）

基礎數據結構：堆、佇列、哈希表

代碼習慣要求

注意變數命名與縮進風格;

輸出格式嚴格符合題意（HackerRank 會嚴格判定）;

加上少量註釋，方便邏輯自檢。

時間管理建議

每題平均 40-45 分鐘足夠;

遇到卡點先寫出基礎正確解，再考慮優化。

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