Pinterest 的 OA 是我近期做過最“有真實感”的一套題了，不走花哨路線，題目本身就像是你工作中寫腳本、處理數據、優化邏輯時會遇到的問題。
整個 OA 分為三道 coding 題 + 兩道 SQL 單選題，沒有 hackerrank 而是用自研平臺，介面非常乾淨。
一、Coding 題目
1. Top K Most Frequent Hashtags
You’re given a list of hashtags. Return the top K most frequent hashtags sorted by frequency and then lexicographically.
Input: hashtags = ["#cat", "#fun", "#cat", "#life", "#fun"], k = 2
Output: ["#cat", "#fun"]
Constraints:
- 1 <= len(hashtags) <= 10^5
- 1 <= k <= 100
- Hashtags are lowercase strings starting with ‘#’
2. Detect Continuous Growth Days
Given a list of user daily engagement counts, return the length of the longest continuous strictly increasing subsequence.
Input: [10, 15, 20, 10, 12, 14, 9]
Output: 3 # (10, 12, 14)
Constraints:
- 1 <= len(array) <= 10^5
- Values are non-negative integers
3. Flatten Nested Categories
Pinterest categories can be nested in JSON-like structures. You’re given a nested dictionary and asked to flatten it into dot-separatedkeys.
Input:
{
"fashion": {
"men": {
"shoes": "leather"
},
"women": "dress"
}
}
Output:
{
"fashion.men.shoes": "leather",
"fashion.women": "dress"
}
Hint: Use recursion.
二、常見 FAQ
Q1： Pinterest 的 OA 有幾道題？
- 3 道 Python 程式設計題（資料處理為主）
- 2 道 SQL 單選題（考基本語義判斷）
Q2： 題目風格偏向哪類公司？
更像 Stripe、Datadog、Redpanda 這類偏業務落地的數據類程式設計題，題目設計非常貼近真實工作，做起來有成就感。
Q3： debug / 演演算法題難度如何？
這套沒有 debug，但是題目需要 clean code + 結構清晰，邊界條件必須穩住。 演算法難度不高，但數據量大，需注意優化。
Q4： 是否支援使用標準庫？
可以，標準 Python3 庫都支援，甚至 json、collections 都能正常調用。
Q5： 提交后多久有消息？
我的經驗是提交后 4 天收到面試邀請（VO），後續流程走得很快。
Programhelp|Pinterest OA 遠端穩過必選方案
Pinterest 的 OA 看似簡單，其實很多人會在邊界處理、頻率排序、字典遞歸 flatten 等環節掉坑。
我們的遠端助攻團隊已經輔助多個學員無痕完成 Pinterest、Stripe、Datadog 等數據工程類 OA。
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