2023年OPPO秋招算法岗笔试每年八月底到九月初OPPO的秋招笔试一发出来朋友圈就有人开始刷屏问“算法岗笔试到底考什么”“准备了两周够不够”。正好我刚刷完他们的2023届秋招算法岗笔试趁着记忆还热乎把这套笔试的题型分布、考察思路、以及我在答题过程中的具体踩坑记录整理出来。不管你是明年准备投递还是正在备战其他厂商的算法岗这套笔试题的含金量都值得好好拆一拆。这套笔试整体给我的第一感觉是不偏不怪但覆盖面非常广不像某些厂动不动就上压轴难题OPPO更多是在考察你的算法基础和工程落地意识。选择题涉及数据结构、机器学习基础、深度学习常识编程题则偏向经典算法和中等难度偏上的思维题整体时间比较紧张。适合准备时间较短、希望快速了解国内大厂算法岗笔试风格的同学们参考。1. OPPO算法岗笔试到底在考什么先吃透整体布局1.1 笔试的题型分布与基本规则先把最基础的规则说清楚。2023届OPPO秋招算法岗笔试在牛客网上进行总时长大概90分钟题型是“选择题 编程题”的组合。选择题部分大概有20到25道覆盖范围从C语法、数据结构、操作系统到机器学习基础、深度学习网络结构、概率统计甚至还有一两道图像处理相关的题目。编程题一般是2到3道难度从LeetCode中等题到困难题不等。这里有个容易忽略的点OPPO笔试的选择题并不是单选很多是多选题少选得部分分选错扣部分分这种规则意味着你不能蒙蒙错反而倒扣。我当时就因为在多选题上太贪有一道题硬是选了一个不太确定的选项结果倒扣了2分这个教训后面细说。整个笔试的通过逻辑不是按排名卡比例而是看你是否达到一个基本线。往年经验来看选择题正确率要尽量保持在75%以上编程题至少要AC一道才有可能进入后续的面试环节。如果编程题全部白卷基本直接挂哪怕选择题满分也没用。1.2 考察重点数据结构和算法题占了半壁江山从考点分布来看数据结构与算法占比大概是50%到60%集中在排序、二分查找、贪心、动态规划、字符串匹配、二叉树遍历这几个高频考点上和热词中频繁出现的KMP算法、排序算法、堆排序、Dijkstra等高度吻合。机器学习与深度学习的基础题占比大概20%到25%剩下的就是C语法、概率统计、图像处理等杂项。再说个有意思的现象选择题里竟然出现了“粒子群算法原理”相关的选项还有“模拟退火算法”的适用场景判断这说明OPPO对智能优化算法有一定关注毕竟他们的业务涉及影像算法、通信算法等多个方向招算法岗不仅仅是招刷题高手也需要了解优化算法实际应用场景的候选人。至于编程题我拿到的是三道题一道和字符串处理有关一道是数组上的动态规划还有一道是图论相关的最短路径变体。整体难度不算离谱但时间紧的时候很容易在第二道题上卡住这时候就考验你的取舍能力了。1.3 90分钟时间如何分配最合理90分钟做完20多道选择题加3道编程题时间非常紧。我自己的分配方案是选择题控制在35分钟内剩下55分钟全部留给编程题。选择题不能纠结太久一道题如果超过1分半还没头绪先标记一下跳过去等编程题做完如果还有剩余时间再回头仔细想。编程题的部分我给自己的底线是第一道简单题必须在15分钟内AC第二道中等题花20到25分钟第三道难题如果做完前两道还有时间就尝试写部分分或暴力解。实际考试的时候我第一道字符串题比较顺利14分钟就AC了结果第二道动态规划题卡了近30分钟最后只过了一半的测试用例第三道图论题只写了个基础版本的Dijkstra过了30%的用例整体算是中等偏上的结果。这里有个建议考试前一定要用牛客网的模拟环境练几次尤其是要适应他们那个“提交后才知道过没过”的模式和本地IDE调试完全是两种体验。我平时习惯在VSCode里跑通再贴过去结果第一道题因为输入输出格式不对白白浪费了6分钟这个坑你们一定要提前规避。2. 高频考点逐个拆解这些题真的会反复出现2.1 字符串算法KMP和next数组是必须拿下的基础分热词里提到的“在KMP算法中对于模式串pabacaba其next数组”这类题目在OPPO选择题里居然真的出现了只是它问的是next数组某一位的值。KMP算法在前几年秋招中出现的频率很高最近有所下降但OPPO似乎仍然偏爱所以你要是准备投OPPOKMP的原理和next数组的手推过程必须熟练。KMP的核心思想是当模式串与文本串匹配失败时不从头开始匹配而是利用已经匹配的前缀信息将模式串向右滑动尽可能远的距离。next数组的求解是整个算法的灵魂next[i]表示的是模式串前i个字符组成的子串中最长的相同前缀后缀的长度。以“abacaba”为例手推一下next[1]0next[2]0next[3]1因为前缀a和后缀a相同next[4]1abac的前后缀公共部分还是anext[5]2abaca中前缀ab 后缀ca不对是前缀ab和后缀ca中的a相同……这里要特别小心很多人在这里算错next[6]3abacab中前缀aba 后缀cab这里其实是前缀aba和后缀bac……不对应该是前缀ab 后缀ab长度2……我的建议是到考场前把几个经典模式串的next数组自己推一遍不要只背代码。我当时在这道选择题上没有手推完整数组而是根据next数组的定义直接写代码手算的浪费了不少时间。如果用“前缀后缀最长公共长度”的表格法30秒就能出结果这是一种非常实用的考场技巧。2.2 排序算法从原理到复杂度稳定性和适用场景都是考点排序算法几乎是国内所有算法岗笔试的必考内容OPPO也不例外。选择题里直接出现了“冒泡排序算法C实现”的代码填空、“堆排序算法”的时间复杂度与稳定性判断、“快速排序最坏时间复杂度”等题目。这些内容本身不难但考察角度很多变记忆容错率很低。我整理了一个考点速查表建议考前反复默写排序算法平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性冒泡排序O(n^2)O(n^2)O(1)稳定快速排序O(n log n)O(n^2)O(log n)不稳定堆排序O(n log n)O(n log n)O(1)不稳定归并排序O(n log n)O(n log n)O(n)稳定插入排序O(n^2)O(n^2)O(1)稳定选择排序O(n^2)O(n^2)O(1)不稳定这个表看着简单但多选题经常考“以下哪些排序算法是稳定的”或者“以下哪些排序算法的最坏时间复杂度和平均相同”每次都有不少人因为把堆排序和归并排序的空间复杂度记混而丢分。另外OPPO还特别喜欢结合场景考察排序算法的选择比如“数据量很大但数值范围有限应该选择什么排序”这种题答案是计数排序或基数排序如果你只背了八大排序很容易漏掉这两个非基于比较的排序算法。2.3 机器学习与深度学习基础选择题里暗藏杀机OPPO算法岗笔试的机器学习相关题目考查的不是深度学习框架的使用而是基本概念和原理推导。我印象比较深的有几道题一道是问“KNN算法的应用能力包括哪三个方面”这类题需要你对KNN的分类、回归、异常检测能力有全面认知另外一道是“K-L散度KL Divergence与ELBO的关系”还有一道是关于“BM25算法”的适用场景。这些题目对非科班选手来说可能有一定难度因为BM25和ELBO属于信息检索和变分推断方向的内容在一般的机器学习课程中不会重点讲。但如果你准备的是算法岗这些知识都属于“可能考到”的范畴建议重点关注信息检索中的BM25算法原理、概率图模型中的变分推断、以及传统机器学习算法的适用场景。我在备考时总结了几个高频命题方向后面专门写一篇文章细说这里先提一句OPPO的算法岗既然分了影像、通信、数据等多个方向笔试中涉及的多选题往往会有技术方向上的区分你只需要选择自己最确定的选项不要贪多。2.4 手撕代码题的常见套路与解题模板编程题部分OPPO不会出特别偏门的题考的主要是经典算法和数据结构的组合应用。常见的套路有前缀和与差分、双指针、滑动窗口、动态规划的状态压缩、Dijkstra及堆优化、并查集、DFS与回溯。这些算法和热词中的“贪心算法”“Dijkstra算法”“快速幂算法”“KMP算法”等高度重合所以备考时应当以这些经典算法为主反复练习直到不需要思考就能写出核心代码。比如快速幂算法OPPO的笔试题里虽然没直接考但在计算组合数取模、求解幂运算相关的大数问题时会用到。它的核心思想是通过二进制分解指数将O(n)的幂运算降到O(log n)。在C里用递归或循环都能实现但循环版本的常数更小更推荐在笔试环境中使用。再看动态规划题它的难点不在状态转移方程而在于如何定义状态。我在这套笔试的第二题就吃了大亏题目是“给定一个数组可以任意选择一个子区间乘以-1问最终数组的最大连续子数组和”我一开始按照常规的“最大子段和”去写发现怎么都不对后来才意识到需要维护两个状态一个是不翻转的最大值一个是翻转后的最大值。这就是典型的状态定义题需要你在考试现场的紧张状态下快速转变思路平时要多积累这类“状态扩展”的题目。3. 实战环节从读题到提交的完整思路3.1 拿到编程题之后的三个关键动作读题、估算复杂度、确定数据结构每一次编程题我的流程都是固定的先用3分钟把题目通读两遍第一遍看懂题意第二遍圈出数据范围然后立刻估算时间复杂度。比如数据范围n 10^5那O(n^2)的算法肯定过不了必须往O(n log n)或O(n)方向想如果是n 20那可以考虑状态压缩或暴搜。数据范围是做题最关键的线索很多人忽略了这一点看到一个题就直接套记忆里的模板最后不是超时就是爆内存。OPPO的编程题数据范围给得相对友好一般不会玩“卡常数”这种恶心操作但数据范围仍然会直接影响你的算法选择。比如第一道字符串题n 10^5意味着O(n^2)的暴力必然超时需要使用KMP或字符串哈希第二道动态规划题n 10^5要使用O(n)或O(n log n)的做法我当时想到了O(n^2)的暴力DP看到数据范围后立刻否决卡了很久才想到状态扩展的方法第三道图论题n 10^4m 10^5Dijkstra的堆优化版本是标准解。确定算法后再想数据结构需要快速查询区间极值用线段树或ST表需要维护连通性用并查集需要快速查找用哈希表或平衡树需要处理优先级用堆。这一步想清楚后代码的骨架基本就出来了剩下的就是写代码、调细节。3.2 用一道“最大连续子数组和变体”完整走一遍思路我拿第二道“翻转区间求最大子段和”来做个完整复盘。题目的原始描述大致是给定一个长度为n的整数数组a你可以选择任意一个连续子数组将这个子数组的所有元素乘以-1求最终数组的最大连续子数组和。看到“最大连续子数组和”第一反应是Kadane算法用一个变量cur记录以当前元素结尾的最大值一个变量ans记录全局最大值。但这道题加了一个“翻转区间”的操作等于把一个连续区间变成负数这时候答案的形态就复杂了可能是原数组的最大子段和也可能是一段未翻转的正常段 一段被翻转的负数段翻转后变成正数 一段正常段。正确的状态定义是dp[i][0]表示到第i个元素为止当前处于“没有翻转过”的状态下的最大子数组和dp[i][1]表示当前正在翻转子数组中的最大子数组和dp[i][2]表示翻转已经结束后续是正常状态的最大子数组和。状态转移看图会更清晰但文字描述就是dp[i][0] max(a[i], dp[i-1][0] a[i])要么从当前元素重新开始要么接在之前未翻转的段后面。dp[i][1] max(-a[i], dp[i-1][0] - a[i], dp[i-1][1] - a[i])表示当前元素被翻转可以是从这个元素开始翻转也可以接着之前的翻转段。注意这里dp[i-1][1] - a[i]表示翻转段持续。dp[i][2] max(a[i], dp[i-1][1] a[i], dp[i-1][2] a[i])表示翻转结束当前元素恢复正常可以接在翻转段之后也可以接在之前已经恢复正常状态的段之后。最终答案是max(dp[n-1][0], dp[n-1][1], dp[n-1][2])。这个三维状态的DP其实理解起来并不复杂但如果你只在考场上见过“普通版的最大子段和”在紧张状态下很容易想不到。我建议备考时把Kadane算法的各种变体都过一遍尤其是“允许翻转一次区间求最大子段和”“允许删除一个元素求最大子段和”这类题它们都是热点。3.3 在线IDE与本地环境的差异提交前要检查的细节OPPO笔试用的是牛客网在线IDE它和本地VSCode/CLion的差异比你想象的大得多。第一是编译标准默认一般是C14或C17但你不要赌C17的特性最好只用C11也支持的特性比如auto、unordered_map、lambda表达式这些没问题但结构化绑定、if constexpr这类高级特性就别用了容易编译失败。第二是输入输出格式牛客网不像力扣那样把数据封装成参数而是需要你自己写cin/cout或scanf/printf。笔试过程中最常见的错误就是多读了一行或者少读了一行导致提交后AC率直接是0。我的习惯是先写一个本地测试样例跑通后提交一次如果编译或格式错误再检查输入输出而不是急着改算法逻辑。第三是内存限制OPPO笔试的编程题内存限制一般是256MB使用vector 存储10^5的数据完全没问题但如果需要开大数组或二维DP就要注意空间复杂度了。比如二维DP开dp[1000][1000]还好如果开dp[5000][5000]每个int占4字节那就是100MB接近内存限制。遇到这种情况要么用滚动数组要么用short替代int要么重新思考状态定义。4. 备考阶段怎么准备最有效别再盲目刷题了4.1 刷题范围和优先级基础不牢刷一万道也没用我见过太多同学备考秋招算法岗一上来就是LeetCode困难题狂刷刷了200道结果到了笔试现场发现最基础的二分查找都能写错。这不是个例而是因为很多人的“刷题”只是在看题解、复制粘贴而不是独立思考。OPPO的笔试题强调基础所以备考时优先级应该这样排第一优先级数据结构基础。数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树、堆、并查集、字典树这些数据结构的原理、适用场景和代码实现都要非常熟练。尤其是二叉树的前中后序遍历递归和迭代两种写法以及堆的建堆、插入、删除操作几乎是每一场笔试的“前菜”。第二优先级经典算法。包括排序算法至少能手写快排、归并、堆排、二分查找注意边界条件和整型溢出、贪心算法能证明或至少能感知到是否正确、动态规划背包、最长递增子序列、最长公共子序列、区间DP、状态压缩DP、图算法DFS、BFS、拓扑排序、Dijkstra、并查集。这些算法的代码模板要刻在脑子里考场上是没有时间现场推导的。第三优先级字符串算法。KMP、字符串哈希、Trie树。虽然字符串题在国内大厂笔试中出题频率不如动态规划高但OPPO这几年的出题风格里字符串一直有一席之地所以不能掉以轻心。第四优先级数学与计算几何。快速幂、大数取模、GCD与LCM、素数筛、组合数取模。这些不是每次笔试都会考但一旦考到就是“送命题”和“送分题”的分水岭掌握它们能让你在笔试中多拿一两道题的分数。4.2 复习笔记怎么做用“一题三问”复盘法打败遗忘曲线很多同学刷题有个坏习惯刷完一道题AC了就直接过过两天再遇到同样的题还是不会做。针对这个问题我推荐“一题三问”复盘法每做完一道有价值的题在笔记上写下三个问题的答案——这道题考察的是什么核心知识点我最初的思路错在哪里如果我下次遇到同类题第一步应该做什么比如我在复盘“翻转区间求最大子段和”这道题时写下的三问答案是核心知识点是动态规划中的状态扩展最初思路错在只考虑了一个状态没有考虑“当前是否处于翻转区间内”这个维度下次遇到类似“可以做一次特殊操作”的题第一反应是给DP增加状态维度。这种复盘方式让我在一道题上的收获远超盲目刷十道题。同时要建立一个“错题集”把笔试或刷题中做错的题按知识点分类定期回头重做。我第一次做KMP题目时next数组求解写错了错题本上记录了一次一个月后再做类似的题果然又快又准。学习算法最忌讳的就是“狗熊掰棒子”刷一道忘一道到最后发现自己还是只会做最简单的那几道题。4.3 笔试前的最后三天回归基础比疯狂刷难题更重要笔试前的最后三天我个人的建议是不要再碰新题难題了而是把精力放在三个方面一是把已经做过的经典题重新手写一遍不是看题解而是从零开始AC一遍确保代码形成肌肉记忆二是把所有常用算法的复杂度、稳定性和适用场景默写一遍这是应对选择题高性价比的方式三是把C STL的常用容器和算法函数过一遍包括vector、map、set、unordered_map、priority_queue、sort、lower_bound、unique等。用三天时间来“减负”而不是“增量”这是我多次笔试后的血泪经验。以前我总想在最后几天多刷点难题结果上了考场大脑一片空白连Kadane算法都差点写错。后来调整策略最后三天只看笔记和错题集反而笔试时手脚更麻利。5. 常见问题与避坑经验这些坑每一个都是我踩过的5.1 选择题常见的五个失分点失分点一多选题贪多。前文说了OPPO多选题选错会倒扣分所以不确定的选项一定不选。有些同学总觉得“多选几个总能蒙对”但规则是选错扣分的蒙错的代价远大于少选得分这个账一定要算清楚。失分点二时间复杂度记忆混淆。最典型的是堆排序和归并排序的空间复杂度堆排序是O(1)归并排序是O(n)很多人记反了。还有快速排序的最坏时间复杂度是O(n^2)但平均是O(n log n)考试喜欢考“最坏”。建议自己画一张表考前半小时快速过一遍。失分点三稳定性判断错误。常见不稳定排序是快选堆希快速、选择、堆、希尔稳定排序是插冒归基插入、冒泡、归并、基数这个口诀很管用但做题时还是要现场验证一下特别是选择排序为什么不稳定有的人理解了就不会错。失分点四KMP的next数组计算错误。这一块尤其要注意next数组的定义有些教材定义next[i]是“前i个字符组成的子串的最长相同前缀后缀长度”有些定义为“最长相同前缀后缀长度减一”不同定义下数组内容不一样做题前先看题目给的定义别套错模板。失分点五机器学习概念的细节。比如KNN是惰性学习算法训练阶段不做任何事所有的计算都发生在预测阶段。这个知识点在很多选择题里出现但很多平时用sklearn的同学根本没注意过。还有KNN的三个应用能力分类、回归、异常检测这也常被拿来出题。如果你不熟悉这些概念考前最好把常见机器学习算法的特点整理一遍。5.2 编程题写不完怎么办学会“拿部分分”才是聪明人编程题三道很多人到交卷时第三题一道都没写或者第二题只过了一半。这时候最忌讳的是死磕一道题导致后面的题目连暴力的分都没拿到。我的策略是先写所有题目的暴力解拿保底分再逐步优化。具体来说先花5分钟写出每道题的暴力解法不管时间复杂度多高只要能过样例就行然后把暴力解提交上去一般能过20%到30%的测试用例最后再回头优化关键题目。这样做的逻辑很简单在90分钟的笔试里满分是奢望拿到尽可能多的题目才是最现实的目标。暴力解虽然不优雅但能给你带来保底分而保底分往往就是决定你是否能进入面试的关键。如果你在第二道题上花了40分钟写了个只过了一半用例的优化解然后第三道题完全空白你的总分很可能不如“第二题暴力拿30% 第三题暴力拿30%”的人这就是典型的投入产出比失衡。5.3 笔试之后如何高效复盘把面试主动权抓回手里笔试结束不等于万事大吉。很多人在笔试后完全不复盘结果到了面试环节被问到笔试题思路时一脸懵直接暴露了笔试“水分”。我的建议是无论笔试成绩如何都要在结束后48小时内把三道编程题重新做一遍用最优解AC并整理出完整的解题思路。笔试中那些没做出来的题更是面试时的高频问题面试官可能会直接问“你为什么当时没想出来”“现在会做了吗讲讲思路”。复盘时特别注意记录当时的思维卡点比如我这次笔试的第二题卡点是没有想到用三个状态表示翻转状态。面试前把这个卡点重新梳理一遍如果面试官问到我就能完整地说出“我当时的思路是普通Kadane但后来意识到需要状态扩展”这比支支吾吾说“我回去后看了题解”要专业得多。同时笔试结束后还可以去牛客网讨论区看看其他同学对这套题的看法。有时候你会发现某道题其实还有更巧妙的解法或者某道选择题的争议很大——如果这道题恰好你选了另一种答案可以记下来在面试时主动提出来“这道题我认为有两种理解方式”展示自己的思辨能力这在面试中是很加分的。5.4 一个值得借鉴的备赛时间线参考分享一下我当时从零开始准备到笔试的具体时间线给大家一个参考。提前8周开始前两周打基础主要任务是过完所有基础数据结构和经典算法这个过程不用刷太多题重点是理解和手写代码中间三周集中刷题每天保证3到5道高质量题目刷题范围以LeetCode的Hot 100和剑指Offer为主同时整理错题集和“一题三问”笔记最后三周进入冲刺阶段每天上午按照笔试时间做一套模拟题牛客网的历年真题优先下午复盘错题和笔记晚上手写代码模板。这个时间线的好处在于不同阶段的目标非常明确不会出现“刷了一段时间后不知道干什么”的迷茫。如果你只剩两周就把基础阶段压缩到5天刷题阶段压缩到9天冲刺阶段不变。如果你只剩一周那就只看笔记、错题集和经典题模板不要再刷新题了把已有的东西巩固好作用远大于去碰一堆做不出来的难题。最后说一个我个人的体会OPPO算法岗笔试并不靠炫技它更像一次全面体检考察你是否具备一个算法工程师应有的基本功。真正能拉开差距的往往不是会不会做压轴难题而是在基础题上的稳定输出和时间分配。平时多花点时间把KMP、堆排序这些“基本功”练到肌肉记忆比考前临时抱佛脚刷难题有用得多。希望这份还原和分析能帮到准备秋招的你也祝大家在笔试场上都能稳住心态把该拿的分都拿到。