TikTok OA 一亩三分地｜27 NG CodeSignal 四题全解析

TikTok 2027 NG 的 OA 平台还是 CodeSignal，考试时间 70 分钟，共 4 道题。题型分布是熟悉的节奏：前两题偏 Easy，第三题是模拟，第四题更考思路和数据结构。CodeSignal 使用平台题库统一出题，只要公司采用 General Coding Assessment，就有机会碰到相同或相近的题目。

Q1：各位数字乘积减数字和

题意

给定正整数 n，分别计算它十进制每一位数字的乘积与数字和，返回「乘积 − 之和」。例如 123456 的乘积是 720、数字和是 21，结果为 699；1010 含 0，乘积为 0、数字和为 2，结果为 -2。

思路

用 list(map(int, str(n))) 拆成数字列表，遍历一次分别求乘积与总和，返回乘积减总和。含 0 时乘积自然为 0，无需单独处理。

def digit_product_minus_sum(n):
    prod, total = 1, 0
    for d in map(int, str(n)):
        prod *= d
        total += d
    return prod - total

时间与空间均为 O(log n)（数字位数）。注意乘积初始化为 1、和初始化为 0。

Q2：最长连续相同字符

题意

给定只含小写字母的字符串，找出由同一字符连续组成的最长片段；若最长片段有多个，取最靠右的那个，返回「字符 + 连续次数」，例如连续三个 c 返回 c3。

思路

遍历并维护当前连续字符及其长度。遇到相同字符长度加一，遇到不同字符更新当前字符并重置为 1；同步记录全局最长。由于「相同长度取最靠右」，更新条件用「>=」让靠右者覆盖靠左者即可。

def longest_run(s):
    best_ch, best_len = '', 0
    cur_ch, cur_len = '', 0
    for ch in s:
        if ch == cur_ch:
            cur_len += 1
        else:
            cur_ch, cur_len = ch, 1
        if cur_len >= best_len:
            best_ch, best_len = cur_ch, cur_len
    return best_ch + str(best_len)

时间 O(n)，空间 O(1)。

Q3：内存分配与释放

题意

模拟一段内存的分配和释放。alloc x 要找最靠左的连续 x 个空闲位置并占用，成功返回起始下标，同时为这次分配生成递增 ID；找不到返回 -1。erase ID 根据 ID 找到此前分配的整块内存并释放，返回释放长度；ID 不存在或已释放返回 -1。

思路

分配时从左到右遍历数组，用计数器记录连续空闲位置长度，遇到已占用位置清零；连续空闲长度达到要求时标记整段为已占用，用哈希表保存分配 ID 对应的起点和长度。释放时通过 ID 定位内存段，把对应位置清空并删除映射。

class Allocator:
    def __init__(self, n):
        self.mem = [0] * n
        self.blocks = {}
        self.next_id = 0
    def alloc(self, x):
        run = 0
        for i in range(len(self.mem)):
            if self.mem[i] == 0:
                run += 1
                if run == x:
                    start = i - x + 1
                    for j in range(start, i + 1):
                        self.mem[j] = 1
                    self.blocks[self.next_id] = (start, x)
                    self.next_id += 1
                    return start
            else:
                run = 0
        return -1
    def erase(self, id_):
        if id_ not in self.blocks:
            return -1
        start, length = self.blocks.pop(id_)
        for i in range(start, start + length):
            self.mem[i] = 0
        return length

alloc 最坏 O(n)，erase O(length)。释放后映射要删除，重复 erase 要返回 -1。

Q4：障碍物区间查询

题意

给定有序维护的障碍物位置，支持「新增障碍物」与「查询区间 [x-size, x-1] 内是否存在障碍物」。查询时二分找到 x 左侧最近的障碍物，判断它是否落在区间内。

思路

用有序数组维护障碍物位置，新增通过 bisect.insort 插入；查询用二分定位左边界最近的障碍物，判断是否落在 [x-size, x-1] 内。查询 O(log n)，但数组插入需要移动元素，插入 O(n)；若要求插入也 O(log n)，改用平衡树等有序集合。

import bisect

class Obstacles:
    def __init__(self):
        self.pos = []
    def add(self, p):
        bisect.insort(self.pos, p)
    def has_in_range(self, x, size):
        i = bisect.bisect_left(self.pos, x - size)
        return i < len(self.pos) and self.pos[i] <= x - 1

FAQ

70 分钟四题怎么分配时间？

前 5 分钟浏览分流，先做能稳定通过的题；每做完一题跑样例和边界；最后留 5 到 8 分钟只做反例与提交检查，不要在卡住的题上硬耗。

Q4 为什么插入是 O(n)？

有序数组插入要在中间移动元素；查询只需二分。若题面要求插入和查询都 O(log n)，要换成平衡树、跳表或动态开点线段树等有序集合结构。

参考来源

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