最近很多同學在準備 Roblox oa 2026 ，這裡分享一位同學最新的 Roblox OA 覆盤，涵蓋兩道高頻題：矩陣缺失值排序題和股票收益最大化題。本文將完整呈現題目思路、程式碼實現和潛在考點，幫助大家從邏輯推理到程式碼最佳化全面掌握。
Roblox 面試整體流程
1. 簡歷投遞與申請稽覈
提交簡歷後，Roblox 的系統或招聘團隊會對申請材料進行初步稽覈。符合崗位要求的候選人會收到 Online Assessment (OA) 邀請。
2. Online Assessment (OA)
Roblox 的 OA 是錄用流程中的第一關，用於評估候選人的綜合能力（不僅是編碼，還有解決問題、分析與溝通能力）：
- OA 可能包括多個模組，例如：
- Problem-Solving 任務（邏輯/推理類）
- 情景判斷/決策題
- 程式設計挑戰（可能在 HackerRank 或 CoderPad 上進行）
- 可能還有行為/溝通寫作題等
- 完成後會根據結果決定是否進入下一輪。
3. Recruiter 電話/初步聯絡
透過 OA 後，招聘組通常會安排一個短時間電話或影片溝通，介紹團隊、確認資訊，並瞭解候選人的動機。
4. 技術面試 / 虛擬現場面試
如果前面的 OA 和初篩順利透過，你將進入更深入的技術面試階段，包括：
- 1–2 輪技術程式設計面試
- 系統設計或架構題（根據崗位不同）
- 行為面試或專案經驗討論
這些面試通常透過視訊會議進行，也可能安排線下面試。
5. Offer 與內部評審
技術面試完成後，Roblox 會將候選人的簡歷、OA 表現與面試官評分等提交給內部評審委員會。若所有階段合格，HR 將通知發放 Offer。
Problem 1: Missing Value in 4×4 Squares and Rearrangement
Problem Description
You are given a large matrix composed of several 4×4 submatrices. Each 4×4 block contains unique numbers from 1 to 16, but one number is missing in each block. Your task is to find the missing value in each 4×4 submatrix, then sort all submatrices in ascending order based on their missing value (keeping theoriginal order for ties), and finally reassemble them into one complete matrix.
Approach
Python 代碼實現
def solution(mat):
n = len(mat[0]) // 4
sub_matrices = []
for i in range(n):
sub = [row[4*i:4*(i+1)] for row in mat]
total = 136
current_sum = sum(sum(row) for row in sub)
missing = total - current_sum
sub_matrices.append((missing, sub))
sub_matrices.sort(key=lambda x: x[0])
result = []
for row in range(4):
new_row = []
for _, sub in sub_matrices:
new_row.extend(sub[row])
result.append(new_row)
return result
考點總結
- 二維陣組切片與重組
- 排序穩定性（按原始順序搶七）
- Python 清單推導式與矩陣操作熟練度
Problem 2: Maximize Stock Bot Revenue
Problem Description
You are given two arrays, prices and algo, where prices[i] represents the price of the stock on day i, and algo[i] indicates the bot’s action: 0 means “buy”, and 1 means “sell”.
You can choose a consecutive window of k days and force the bot to sell (set algo[i] = 1 within that window). Return the maximum total revenue achievable after applying this change.
Approach
- Compute original revenue
- If
algo[i] == 1, addprice[i] - If
algo[i] == 0, subtractprice[i]
- If
- Use sliding window to find best gain
- Converting a buy (0) to sell (1) increases revenue by
2 * price[i] - Compute the maximum sum of such changes over any k-day window.
- Converting a buy (0) to sell (1) increases revenue by
- Final revenue
final_revenue = original_revenue + max_window_gain
Python 代碼實現
def solution(prices, algo, k):
original_revenue = 0
for price, action in zip(prices, algo):
original_revenue += price if action == 1 else -price
changes = [2 * price if action == 0 else 0 for price, action in zip(prices, algo)]
max_change = current_change = sum(changes[:k])
for i in range(k, len(changes)):
current_change += changes[i] - changes[i - k]
if current_change > max_change:
max_change = current_change
return original_revenue + max_change
考點總結
- 滑動視窗技巧
- 時間複雜度優化 O（n）
- Python 中
zip與清單推導式應用 - 投資收益場景邏輯建模
總結與經驗建議
Roblox OA 的難度主要體現在對數據結構的靈活運用和演算法思維的完整性。
這兩道題雖然語義不複雜，但實現時容易卡在矩陣分割與窗口移動邏輯。 建議刷題時重點掌握：
- 數位切片、矩陣拼接操作
- Prefix Sum 與 Sliding Window 技巧
- 代碼穩定性與邊界控制
從實戰經驗來看，大多數通過 Roblox OA 的同學在邏輯清晰度和代碼規範性上都表現較好。 時間充裕的情況下可以多練類似 Google Kick Start 或 LeetCode Medium 難度的題，題型風格相似。
OFFER 背後的秘密：為什麼頂尖學員都選擇 Programhelp？
很多同學第一次做 Roblox OA 時，會因為“題目不難但陷阱多”而吃虧。
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- 遠程即時語音助攻：遇到邏輯卡點即時提醒，不影響答題流暢度
- 代碼邏輯提示系統：自動檢測潛在 bug 與邊界條件遺漏
- OA无痕远程联机：确保平台检测安全，通过率近乎 100%
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