Roblox OA 复盘｜游戏(Mars) + BQ + Code 五部分全解析

Roblox 的 OA 一共分成五个部分，整体加起来约 165 分钟：前两部分是互动游戏，第三部分是 behavioral 选择题，第四部分是 Outpost: Mars 游戏，第五部分是 Coding。它和普通的数据岗网测很不一样，基本不需要写大段代码，更强调逻辑决策、资源规划和快速试错。Roblox 官方也把 Early Career 的 assessment 明确拆成 Problem Solving、Decision Making、Coding Skills 三块，对应下面这张模块表。

五个模块与时间分配

Robots：25 分钟，按规则安排机器人执行动作、完成指定任务，考察逻辑推理、任务规划、快速试错。
Factories：25 分钟，调整生产线、资源和产能，在限制条件下尽量提高收益，考察瓶颈分析、资源分配、流程优化。
Decision-Making：25 分钟，根据工作场景选出最合适和最不合适的处理方式，考察沟通协作、优先级判断、Roblox Values。
Outpost: Mars：40 分钟，在资源有限的情况下建设和运营火星基地，考察长期规划、问题拆解、方案取舍。
Coding：50 分钟，常规算法题，形式接近其他公司的编程 OA，考察数据结构、代码正确性、边界和复杂度。

几个小游戏不用一开始就追求最优。先把规则和计分方式弄清楚，做出能正常运行的方案，再看哪里卡产能、浪费资源或影响收益。Coding 部分相对常规，重点还是正确率，别为了省几分钟漏掉边界情况。

第一部分：造小车游戏

时长 25 分钟，共两个 section（各 13 分钟），每个 section 都是不同地形。任务是给一辆小车安装有限数量的部件，让它成功通过障碍，目标是造出尽可能多的「成功车辆」。

部件的功能设计得比较抽象，很多时候读说明并不能立刻理解效果。比较推荐的做法是别死磕说明，直接装上去测试，再通过 replay 看实际表现，理解速度会快很多。部件安装的位置不同，效果可能完全不一样，所以多尝试组合非常重要——这里几乎没有固定策略，每个人拿到的地形和部件都不同，整个过程就是不断「试错 → 调整 → 再试」。建议优先把第一个地形跑通，再去挑战第二个。

资源管理也是关键：每装一个部件都会消耗 energy，而且一辆车最多只能装 3 个部件，所以要思考如何在有限配置内覆盖更多功能。一个容易忽略的坑是，某些部件需要两个一起使用才会生效——如果迟迟跑不过，很可能是组合没配对。

第二部分：工厂生产玩具

同样是 25 分钟，但只有一个 section，核心目标是在 24 小时内最大化收益。你需要从买原材料开始，逐步制作零件、合成组件，最终完成四种不同的玩具，每个玩具的 profit 不一样，因此必须先算清成本与售价，再决定主推哪条生产线。

难点主要在流水线协同：不同部件的 production time 不同，所需材料数量不同，有些组件必须等所有材料齐全后才能开始生产；如果某个部件产出后超过 storage 又没及时消耗，会直接 waste，这一点非常影响最终收益。还有一个典型卡点是「产能错配」——有些高级部件需要大量小零件，但小零件的最大产量又跟不上，就会拖慢整条线，所以要不断调整生产比例，让各环节尽量匹配。

系统还提供 buff 机制，可以选择 double 产量或降低需求量，但会提高成本，本质是一个 ROI 判断问题：不是能加就加，而是要看是否真的提升最终利润。

第三部分：Behavioral 选择题

时长 25 分钟，一共 23 道题。每道题给一个 workplace scenario，提供 4 个 approaches，让你选出一个最优解和一个最差解。常见情境包括：发现流程中存在问题该不该指出、与同事观点不同怎么办、是否要主动推动改进等。

整体更像性格与职场判断测试，没有特别「标准」的正确答案。不过有一个比较明显的规律：最差选项通常都是不够 proactive 的，比如回避问题、完全不沟通、或者把责任推给别人。答题时优先考虑体现 ownership、沟通意识和团队合作的选项，即使不确定哪个最优，先排除明显消极或不作为的答案，正确率通常不会太低。

第四部分：Outpost: Mars

Outpost: Mars 是今年比较值得单独准备的部分。它和普通 CodeSignal 编程题不太一样，形式更接近 Scratch 的积木编程：控制火星上的机器人或无人机完成地图任务，把重复动作封装成函数，再组合这些函数通过后续关卡。第一次接触这套操作时，很容易把时间花在熟悉界面上，建议提前用 Roblox 官方提供的 Coding Cookies 练习，先适应 block-coding 的操作方式。

第五部分：Coding（50 分钟，2 题）

Coding 在 CodeSignal 上完成，支持 Python 或 R，整体难度不算特别高，更偏向数据分析基础与统计理解，而不是纯算法。

第一题：对角线字符串排序

给定一个 n × n 的字符矩阵，依次取出 2n-1 条平行对角线，并按照循环方式将每条对角线补齐到长度 n，得到对应字符串，最后按字符串字典序排序，返回各条对角线原来的下标。由于所有对角线斜率相同，可以把起始偏移量从 1-n 遍历到 n-1，相当于不断平移同一条对角线；按循环规则生成字符串后，保存 (字符串, 原下标) 并排序即可。

def diagonal_sort_order(matrix):
    n = len(matrix)
    entries = []
    for d in range(1 - n, n):          # 对角线起始偏移
        chars = []
        for k in range(n):
            r = k
            c = k + d
            # 循环规则：列越界则回绕，保持每条对角线补齐到长度 n
            chars.append(matrix[r][c % n])
        entries.append((''.join(chars), d))
    entries.sort()
    return [d for _, d in entries]

第二题：动态障碍物查询

需要支持两类操作：在坐标轴上添加一个障碍物；查询区间 [x-size, x-1] 内是否存在障碍物。由于坐标范围很大不能直接开数组，Python 也没有原生支持快速插入和区间查询的有序集合，因此使用动态开点线段树。添加障碍物对应单点更新，区间判断对应查询区间和，结果大于 0 就说明区间内存在障碍物。单次操作 O(log V)，V 是坐标值域。

class DynamicSegmentTree:
    def __init__(self, lo, hi):
        self.lo, self.hi = lo, hi
        self.left = self.right = None
        self.sum = 0

def update(node, pos, val):
    if node.lo == node.hi:
        node.sum += val
        return
    mid = (node.lo + node.hi) // 2
    if pos <= mid:
        if not node.left:
            node.left = DynamicSegmentTree(node.lo, mid)
        update(node.left, pos, val)
    else:
        if not node.right:
            node.right = DynamicSegmentTree(mid + 1, node.hi)
        update(node.right, pos, val)
    node.sum = (node.left.sum if node.left else 0) + (node.right.sum if node.right else 0)

def query(node, ql, qr):
    if not node or qr < node.lo or node.hi < ql:
        return 0
    if ql <= node.lo and node.hi <= qr:
        return node.sum
    return query(node.left, ql, qr) + query(node.right, ql, qr)

总结

Roblox OA 的难度主要体现在数据结构的灵活运用和算法思维的完整性。整个测评在 Roblox 自己的游戏化平台上进行，主要考察逻辑推理、资源分配、任务规划和临场决策。形式确实有意思，但如果完全不了解规则就直接开始，很容易在前期浪费时间和资源。工厂游戏先保证盈利再优化产能，造车游戏先分析约束再组合方案，把这两点抓住，成绩通常不会太差。

FAQ

Roblox OA 的小游戏能靠刷题准备吗？

不能直接刷题。游戏考的是规则学习、资源规划和快速试错，建议用经营模拟或决策小游戏熟悉「先观测再行动」的节奏，同时把 Coding 部分练到能稳定拿分。

工厂经营游戏最容易失分的地方在哪？

产能错配和过度生产。高级部件常需要大量小零件，小零件产能跟不上就会拖慢整条线；中间件产出超过 storage 会直接 waste，都要提前算好各环节产能比例。

参考来源

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