刚做完 DRW Intern OA ，整体感受：题量不大，但每道都挺吃思维。时间大约 2 小时，压力有点紧，需要快速建模。
进去之前以为 DRW 会出一堆量化概率题，结果两道都是纯算法，一道字符串贪心，一道树形 DFS。但和普通算法 OA 不一样的地方是：条件设计得很精巧，随便套模板会卡在边界上。
Task 1：偶数次出现的最大整数
题意
给定只由字符 ‘1’ 和 ‘2’ 组成的字符串 digits，表示一个正整数。可以删掉任意个数字，使得剩下的每个数字出现次数都是偶数，且得到的整数尽可能大。返回这个最大整数对应的字符串。
示例：”121212″ → “2121”；”2121122″ → “221122”；”1111″ → “1111”。
约束：长度 N ∈ [3, 200000]，只含 ‘1’、’2’。
思路
只有两种字符，先统计 ‘1’ 和 ‘2’ 各自的个数。
若某个数字出现奇数次，必须删掉至少 1 个才能变成偶数次。关键问题是删哪个——为了让结果最大，应该删掉靠后的、对高位影响最小的那一个。
贪心写法：从左到右构造结果，同时统计已选数量的奇偶。若最终某个数字仍是奇数次，从结果里删掉最后一个该数字（对数值影响最小）。本题只有 ‘1’ 和 ‘2’，不会出现前导零问题。
def max_even_integer(digits):
count = {'1': 0, '2': 0}
for c in digits:
count[c] += 1
to_remove = {c: count[c] % 2 for c in count}
result = list(digits)
for c in ['1', '2']: # 先删小的，尽量保留大的
if to_remove[c]:
for i in range(len(result) - 1, -1, -1):
if result[i] == c:
result.pop(i)
break
return ''.join(result) if result else ""边界要注意：两种字符都需要删时，优先处理 ‘1’，保住高位的 ‘2’；删完为空时按题意处理（N≥3 且只有 1/2，基本不会出现，但代码要防御）。
整体 O(N)，一次统计加一次扫描构造。
Task 2：统计平衡节点（多叉树）
题意
给定一棵有根多叉树。一个节点被称为 balanced，当且仅当它的所有子树大小都相同（子树大小 = 该子树包含的节点数，含自身）。返回整棵树中 balanced 节点的个数。
示例：根节点左右子树大小分别为 3 和 2，不相等，故根不是 balanced；其余 5 个节点是，答案为 5。
节点结构大致为：
cpp
struct Node {
vector<Node*> subtrees;
};思路
经典”DFS 返回子树大小，同时统计答案”：对当前节点的所有孩子，先递归得到各子树大小；若没有孩子，或所有孩子子树大小都相等，当前节点 balanced，答案加一；当前子树大小 = 1 + 所有孩子子树大小之和，返回给上层。
def count_balanced(root):
answer = [0]
def dfs(node):
if not node.subtrees:
answer[0] += 1 # 叶子节点视为 balanced
return 1
child_sizes = [dfs(child) for child in node.subtrees]
if len(set(child_sizes)) == 1: # 所有子树大小相等
answer[0] += 1
return 1 + sum(child_sizes)
dfs(root)
return answer[0]叶子节点没有子树，”所有子树大小都相同”的空条件成立，视为 balanced。判断相等用 set 去重后看长度是否为 1，比逐对比较更简洁。时间 O(N)，每个节点访问一次。
容易漏的边界：叶子节点要计入答案；根节点也需要判断；只有一个孩子的节点天然满足”所有子树大小相同”，也是 balanced。
DRW 面试完整流程参考
DRW 的招聘流程比很多量化公司更紧凑，从 OA 到 Super Day 通常在 3 到 4 周内走完。
OA：HackerRank 或 Codility 平台，约 2 小时，两到三道题。DRW 的 OA 不出纯模板题，每道题的条件设计都有一定独创性，读题时间不能省。
Phone Screen（约 45 分钟）：一道算法题加项目背景聊天。面试官会在你写完代码之后追问复杂度、边界情况和优化方向，节奏比较紧。
Super Day（约半天到一天）：多轮背靠背，通常包含：
技术轮（1 到 2 轮）——算法题加系统知识，难度比 OA 高，可能涉及并发或内存管理。
数学/概率轮（1 轮）——期望值、条件概率、骰子题、简单博弈，DRW 作为做市商公司，这轮权重很高。
项目深挖轮（1 轮）——针对简历上的项目连续追问，考察工程深度。
BQ 轮（1 轮）——聊团队协作、技术决策、为什么做量化/高频交易方向。
整体节奏比部分量化公司快，OA 做完一周内通常会有消息，没有消息可以主动跟进。
高频题型总结
DRW Intern Online Assessment 高频方向
字符串贪心（奇偶次数约束、字典序最大）——这次 Task 1 就是，DRW 喜欢在常见贪心题上加一层约束，让你想清楚删什么、保什么。
树形 DP / DFS 回传信息——Task 2 是标准的树形 DFS 模式，DRW 的 OA 里多次出现树相关题，提前练熟。
数学建模——部分场次有概率题或组合计数题，要能快速从文字规则建出数学模型。
技术面高频方向
并发和内存——线程安全、锁的粒度、内存对齐，DRW 的系统软件岗面试里出现频率很高。
数据结构实现——手写优先队列、环形缓冲区、Lock-Free 队列，和 Akuna、Jane Street 风格类似。
数学/概率高频方向
期望值（掷骰子系列、停止规则）、条件概率、马尔可夫链基础、简单博弈论——这轮是 DRW 真正的核心筛人环节。
备考建议
OA 的核心是读题速度和建模能力，不是模板覆盖范围。DRW 的题目条件设计得比较精巧，”偶数次约束 + 字典序最大”这种组合约束，如果习惯直接套模板会在边界上出错。建议每次做完题之后，把”如果条件稍微改一下，答案会怎么变”这个问题想一遍，这种训练对 DRW 的题型很有效。
数学/概率这块不能忽略。DRW 作为做市商公司，概率思维是真实的工作技能，Super Day 的数学轮权重很高，提前把大学概率论的核心概念过一遍，以及 Jane Street、Optiver 的量化面试题练一遍，效果比只刷 LC 更直接。
项目深挖要准备到第三四层追问的深度——遇到什么性能瓶颈、用了什么工具 profiling、如果重来会改什么。DRW 的工程师文化很看重你做过的东西是不是真的做过。
DRW、Akuna、Jane Street 这类做市商公司的 OA 有自己的风格——不是纯 LC 模板，更在意你能不能快速读懂一个定制化的规则然后建模实现。InterviewShow 长期跟进这类公司的题型更新，字符串贪心、树形 DFS、概率数学这几块都有覆盖，备考这类量化公司 OA 的同学可以来看看。