刚做完最新一场 Microsoft OA ，整体难度不大，test case 全过。最近 TikTok、Amazon、高盛、Google、JP Morgan 的题也在帮同学过，手感还在，趁热把这两道核心解法记一下。
第一题：字符串 Roll 操作
题意
一次 roll：把英文字母按环形 +1（a→b，……，z→a）。给定字符串 s 和数组 roll，对每个 roll[i]，把 s 的前 roll[i] 个字符各做一次 roll。返回最终字符串。
示例：s = “abz”，roll = [3,2,1]先全长 +1 得 “bca”，再前 2 位 +1 得 “cda”，再前 1 位 +1 得 “dda”。
思路
数据量不大的情况下直接模拟：对每个 roll[i]，把下标 0 到 roll[i]-1 的字符 +1，z 用模 26 回到 a。字符操作写法用 (c - 'a' + 1) % 26 + 'a' 最稳，不容易出边界错误。
如果 roll 很长、串也不短，逐次改会慢，可以先用差分数组统计每个位置被 roll 的总次数，再一次性加到每个字符上，复杂度降到 O(n + m)。题面数据不大的话直接模拟也能过，不用过度设计。
第二题：至少 k 个不同整数的最短子数组
题意
正整数数组 arr 和整数 k。子数组”好”当且仅当其中至少有 k 个不同整数。求最短好子数组的长度，不存在返回 -1。
示例：arr = [2,2,1,1,3]，k = 3 → 最短长度 4（[2,1,1,3] 或整段）。
思路
滑动窗口：右指针向右扩展，用哈希表统计窗口内各数出现次数和不同数的个数。当不同数 ≥ k 时，收缩左指针，尽量缩短窗口，并更新最小长度。扫完若从未满足则返回 -1。
左指针移动时，某个数的次数减到 0 要把它从”不同数”里减掉，这个细节容易漏。
边界要覆盖：k = 1、数组全是同一个数、k 大于整个数组中不同数的个数。时间 O(n)，空间 O(不同数个数)。
Microsoft OA 心得体会
两题都偏实现，读清题、边界写对就能过。
第一题的差分优化思路在面试官追问”如果数据量更大怎么做”时很有用，提前想好。第二题的滑动窗口模板熟了之后基本是秒题，但”次数减到 0 要从不同数里扣掉”这个细节每次都要盯住。
微软 OA 和 HackerRank/CodeSignal 风格接近，字符串模拟加滑动窗口是高频方向，练熟了这两类进去会很省时间。
FAQ
微软 OA 用什么平台，多长时间？
HackerRank 平台，通常 60 到 90 分钟，两到三道题，具体看岗位和批次。
微软 OA 难度大概什么水平？
整体偏 LC Medium，不会出很偏的算法题，更看重你能不能把规则读清楚、边界写对。字符串模拟、滑动窗口、哈希表这几类是高频方向，提前练熟比临场现推稳很多。
差分数组优化什么时候需要用？
如果 roll 数组很长（比如 10⁵ 量级）同时字符串也不短，直接模拟每次都改一遍是 O(n × m)，数据量大了会超时。差分数组的做法是先统计每个位置被 roll 的总次数，最后一次性加上去，复杂度降到 O(n + m)。题面数据不大的话直接模拟也能过，不用强行优化。
滑动窗口那道题最容易错在哪？
左指针移动时，某个数的出现次数减到 0，这个数要从”不同数计数”里减掉——如果漏了这步，不同数的个数会偏多，导致窗口收缩过度，最终答案偏小。另外 k 大于整个数组中不同数个数的情况要提前判断，直接返回 -1。
微软 OA 通过率大概多少，难度有没有在变？
社区反馈通过率在 30% 到 50% 左右，难度相对稳定，不像部分公司近年在提高 OA 难度。微软更看重代码是否完整、边界是否覆盖，而不是追求极难的算法题。
OA 过了之后流程是什么？
OA 通过后通常会有一轮 recruiter 电话确认背景，然后安排技术面（Phone Screen 或直接 VO），具体轮次和流程看岗位级别，NG 一般是三到四轮。
InterviewShow整理了各厂高频 OA 题型，按目标公司给针对性刷题清单，一对一跟着走。有需要的来聊。