Roblox OA｜NG OA CodeSignal + 造车 + 工厂经营全流程复盘

Roblox NG OA 一共分为三部分：第一部分是常规的 CodeSignal 编程测试，会直接影响后续流程，建议尽量拿到满分；第二部分造车小游戏；第三部分工厂经营小游戏。除了算法，这套 OA 也很重视资源规划、逻辑判断和快速试错。

工厂经营小游戏：先盈利，再优化产能

新版界面会直接显示产品成本和售价，所以第一步不是盲目扩产，而是先算清楚哪些产品能盈利。有些产品的生产成本高于售价，生产越多亏得越多，这也是很多人忙了很久、最后资金反而低于初始值的原因。一套稳定的操作顺序是：

1. 先筛出所有盈利产品，只生产有正利润的产品。 2. 从最终产品向上游倒推，将盈利产品的产能尽量拉满。 3. 如果某个零件成为瓶颈，根据它的最大供应量调整下游产能，避免生产过剩的中间件。 4. 检查能否通过 Buff 提升瓶颈环节的产能，但要重新计算成本，防止升级后产品由盈利变成亏损。 5. 对原本亏损的产品，看成本集中在哪个环节，如果 Buff 能显著降低成本使它转盈利，再考虑扩大产能。 6. 如果两种产品共用同一种瓶颈零件，按单位资源带来的利润分配产能，把有限零件优先给利润更高的产品。 7. 游戏支持版本回退，遇到不确定的升级先尝试、再对比利润变化，不合适就恢复；最后阶段微调资源分配挤出剩余分数。

造车小游戏：先分析约束，再组合方案

造车游戏共有两轮，从 20 多种零件里选组件，每辆车最多安装 4 个零件，目标是让车辆顺利通过地图障碍，主要考察场景分析和方案组合。例如遇到悬崖可以装降落伞或护盾让车辆落地后继续行驶，要根据每轮地图的地形和限制不断调整配置，而不是固定用同一套零件。

思路的核心是快速理解每个方案解决什么问题、组合后是否冲突。问题不在算法，而在实验速度——很多人最终造出的车辆数不多，但只要能通过这一轮就行。

Coding：两题完整实现

Q1：商品销售统计系统

题意：实现一个简化商品销售统计系统。输入商品原价表 pricelist 和按时间顺序排列的交易日志 logs。日志有三种操作：sell 表示销售指定数量的商品；discount_start 表示为某件商品开启优惠，最多有指定数量的商品可以按「原价减优惠金额」出售，超过部分仍按原价；discount_end 表示结束该商品优惠。依次处理全部日志，返回最终销售总收入。

思路：用哈希表保存每件商品的原价，再用另一个哈希表维护当前生效的优惠金额和剩余优惠数量。遇到 sell 时，令优惠数量为 min(销售数量, 剩余优惠数量)，这部分按优惠价计算，其余按原价计算，同时扣减剩余额度。

def solution(pricelist, logs):
    pr = {a: int(b) for a, b in (s.split(":") for s in pricelist)}
    dc = {}
    res = 0
    for g in logs:
        p = g.replace(",", "").split()
        if p[0] == "sell":
            k, c = p[1], int(p[2])
            u = pr[k]
            m, r = dc.get(k, [0, 0])
            d = min(c, r)
            res += d * (u - m) + (c - d) * u
            if r > 0:
                dc[k][1] -= d
        elif p[0] == "discount_start":
            dc[p[1]] = [int(p[2]), int(p[3])]
        else:
            dc[p[1]] = [0, 0]
    return res

整体时间 O(P + L)，空间 O(P)，P 是商品数量、L 是日志数量。容易漏的是「优惠额度扣到 0 之后仍继续 sell」的情况——那部分必须回到原价计算。

Q2：数轴上的单灯照亮计数

题意：数轴上有若干盏灯，每盏灯由位置 x 和照明半径 r 表示，可以照亮闭区间 [x-r, x+r]。计算数轴上有多少个整数坐标恰好被一盏灯照亮。

思路：使用差分事件和扫描线。对每盏灯的区间 [l, r]，在 l 处记录 +1、在 r+1 处记录 -1，再对所有事件坐标排序并从左到右扫描。处理当前位置的变化量后，如果当前覆盖次数等于 1，就把当前位置到下一个事件坐标之间的整数数量加入答案，无需遍历巨大坐标范围。

def solution(lamps):
    d = {}
    for x, r in lamps:
        s, e = x - r, x + r + 1
        d[s] = d.get(s, 0) + 1
        d[e] = d.get(e, 0) - 1
    res = c = 0
    p = None
    for k in sorted(d):
        if p is not None and c == 1:
            res += k - p
        c += d[k]
        p = k
    return res

时间 O(n log n)（排序事件坐标），空间 O(n)。差分把「区间覆盖」压成两个端点事件，扫描线按坐标推进，只统计覆盖次数恰好为 1 的段，是这类区间计数题的标准做法。

FAQ

工厂经营游戏为什么先算盈利再扩产？

因为有的产品生产成本高于售价，扩产越多亏得越多。先筛出正利润产品、再倒推产能，才能避免「忙了很久资金反而下降」。瓶颈零件还要按单位利润分配产能。

差分扫描线为什么比直接遍历坐标快？

直接遍历每个整数坐标需要 O(坐标范围)，灯少但坐标大时会超时。差分只处理区间的两个端点事件，按事件坐标排序扫描，复杂度与灯数相关而非坐标范围。

参考来源

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