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 the original 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無痕遠端連線：確保平台偵測安全，通過率近乎 100%
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