這是一次非常典型的 Optiver OA ：不拼演算法花活，而是考你係統化建模能力 + 狀態一致性維護 + 對邊界條件的極致敏感度。題目本身不難，但如果沒有清晰的資料結構設計，很容易在中後段因為狀態錯亂直接崩。我這邊是全程陪學生走完這道題的完整實現過程，下面從題意 → 建模 → 關鍵坑點 → 解題框架幾個維度，完整覆盤。
面經概覽（Optiver OA）
- 公司 / 崗位：Optiver｜Software Engineer / Trading Tech 相關崗位
- 考核形式：Online Assessment（程式設計 + 系統模擬）
- 題目數量：1 道綜合模擬題
- 題目型別：Simulation / 狀態機 / 規則驅動建模
- 語言支援：Python / Java / C++ 等主流語言
- 核心考點：
- 複雜業務規則的準確建模
- 多物件狀態的長期一致性維護
- 時間序列 + 連續狀態更新
- 邊界條件（閾值、時間、浮點精度）處理能力
- 難度評價：
- 演算法難度：中等偏低
- 邏輯複雜度：中等偏高
- 綜合壓力：偏高（極易因細節遺漏出錯）
- 典型淘汰點：
- 風速疊加公式理解錯誤
> 15與>= 15判斷寫反- 未正確維護 unstable → stable 的 300 秒連續安全時間
- Inspect 時狀態未同步更新
- 整體風格總結：
非 LeetCode 型刷題，更像真實系統中的規則引擎實現，Optiver 非常偏好這種「看似簡單、實則很容易寫錯」的題型。
Optiver OA 真題回顧
解題思路
這道題本質是一道時間驅動的系統模擬題，重點不在演算法複雜度，而在於能否在一系列操作中，持續、準確地維護多氣球的狀態一致性。只要模型搭對，後續實現其實是順推。
首先要明確系統中維護的兩類核心資訊：氣球狀態和環境狀態。
氣球狀態包括：所屬隊伍、是否在飛行、當前高度、是否穩定，以及與穩定性相關的時間資訊（例如從什麼時候開始處於安全風速）。環境狀態主要是不同高度的風速設定，以及全域性時間戳（題目保證時間嚴格遞增）。
建模時有一個重要原則：風速是全域性規則，氣球是被動物件。設定風速時只記錄風速層本身，不要立刻去更新所有氣球；只有在氣球發生操作或被檢查時，才根據當前時間和高度計算實時風速並更新穩定性，這樣邏輯更清晰，也更不容易出錯。
穩定性判斷是這道題的關鍵。氣球升空時預設穩定，但如果當前高度風速嚴格大於 15 m/s，需要立刻轉為不穩定；而不穩定氣球想恢復穩定，必須在風速安全（≤15 m/s）的高度連續停留至少 300 秒。因此不能只用一個 boolean 表示穩定性，必須額外記錄「安全時間的起點」，用於判斷是否滿足連續 300 秒這一條件。
具體操作上：
- Ascend：更新高度並設為飛行狀態，先預設穩定，再立即計算風速判斷是否需要轉為不穩定。
- Descend：這是一次完整重置操作，飛行狀態、高度、穩定性和時間資訊都需要清空。
- Wind：只更新風速資料結構，不觸碰氣球狀態。
- Inspect：在檢查前，先同步更新所有正在飛行氣球的穩定性狀態，然後找出非本隊中穩定氣球的最高高度，再返回本隊中高度不低於該值的穩定氣球。
整體來看，這道題真正考察的是：在規則複雜、狀態持續變化的系統中，是否能保持邏輯嚴謹且不遺漏邊界條件，非常符合 Optiver 一貫的出題風格。
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