如果你最近在准备 OpenAI SWE，OA 可能是比较容易让人低估的一部分。从近期流出的题目来看，OpenAI SWE OA 并不是单纯考一些常见的 LeetCode 模板题。题目可能会把 Graph、DP、Sorting、Hash Map 等基础算法放进一个比较具体的场景里，真正做题的时候，需要先把题目的业务描述转换成合适的数据结构和算法模型。
1. 四类型商店路径计数
题目简述
城镇有多条道路连接的商店，每家店类型为 0~3（书本/胶水/运动鞋/铅笔）。给定 shops（类型列表）和 roads（无向边列表），求从任意起点出发、恰好收集全部 4 种类型各至少一次的路径总数（路径可任意长，但掩码必须最终为 0b1111）。
解题思路
先根据道路建好邻接表，再用 dp[u][mask] 记录走到店铺 u、已经经过的店铺类型为 mask 时，有多少条路线。每家店都可以作为起点，所以对应的单店状态初始化为 1。接着按 mask 从小到大遍历，把当前路线数量累加到相邻店铺的状态里，但只有对方的类型还没出现过时才能转移，这样就保证四种类型各经过一次。最后把所有店铺中 mask=0b1111 的路径数加起来，就是答案。
2. 多轮风向移动树叶
题目简述
给定一个 height × width 的网格，每个格子上有若干树叶。再给定一串由字符 U、D、L、R 组成的风向指令。每一轮风会把网格里所有仍在边界内的树叶向指定方向整体移动一格；移出边界的树叶直接消失。按顺序执行完所有风向后，求网格中剩余树叶的总数。
解题思路
- 逐轮模拟风向： 将
U、D、L、R分别转换为对应的行列偏移量。 - 使用新矩阵存储结果： 每轮操作都创建一个全零矩阵，避免原地移动导致树叶被重复处理。
- 更新树叶位置： 遍历当前矩阵，根据风向计算每个格子的新坐标。若新位置仍在网格内，就将树叶数量累加到对应格子；如果超出边界，则直接丢弃。
- 统计最终数量： 当前轮结束后，再用新矩阵执行下一次操作。所有风向执行完毕后，将矩阵中的树叶数量累加，即为最终答案。
3. 图像垂直镜像 + 八邻域模糊
题目简述
给定一个像素值在 0–255 之间的二维图像矩阵，根据指定滤镜执行左右镜像或模糊操作。镜像以竖直轴为对称轴，模糊则计算当前像素周围八个方向上有效邻居的平均值并四舍五入，不包含当前像素；如果没有有效邻居，则保留原值。
解题思路
左右镜像时，逐行反转像素顺序，将每个像素从列 c 移动到 width - 1 - c。模糊时，新建结果矩阵并遍历每个像素，枚举周围八个方向，只累加未超出边界的邻居值，再根据实际邻居数量计算平均值并四舍五入。整个过程需要保留原始图像不变，避免计算过程中读取到已经修改的像素值。
4. 两端取牌最大得分
题目简述
有两个玩家和一排卡片（偶数张），卡片有分值。两人轮流从最左或最右取一张牌，分值加入自己的总分。两人都采取最优策略。求先手玩家最终能得到的最大分数。
解题思路
这道题可以用区间 DP解决。定义 dp[l][r] 表示剩余卡片区间 [l, r] 时，当前玩家相对于对手能够取得的最大分差。如果当前玩家选择拿左边的 cards[l]，那么接下来由对手处理 [l+1, r]，因此当前玩家最终能够获得的分差为 cards[l] - dp[l+1][r]；如果拿右边的牌，则对应为 cards[r] - dp[l][r-1]。两种选择取最大值：dp[l][r] = max(cards[l] - dp[l+1][r], cards[r] - dp[l][r-1])
当区间只剩一张牌时，dp[l][l] = cards[l]。最后得到整个区间的最大分差 dp[0][n-1]。设所有卡片分值之和为 total_sum，则先手最终得分可以通过总分和分差计算得到：(total_sum + dp[0][n-1]) // 2。
OpenAI SWE OA 怎么准备？
准备 OpenAI SWE OA，除了刷常见的 Data Structures and Algorithms，也建议重点练习 Graph、Dynamic Programming、Matrix 和 Simulation。从前面的参考题来看，题目可能会把多种算法结合起来，因此不能只依赖单一题型的刷题经验。
1. 重点掌握基础算法
建议熟悉以下常见方向：
- Array / String
- Hash Map / Hash Set
- Sorting
- Binary Search
- BFS / DFS
- Graph
- Dynamic Programming
- Two Pointers / Sliding Window
同时可以重点练习 Bitmask DP、Interval DP 和 Grid DP。
2. 加强 Matrix 和 Simulation
矩阵、网格和图像处理类题目比较考验代码实现。练习时注意 Boundary Handling、状态更新和坐标变化，尤其要判断是否需要使用新的数组，避免原地修改导致结果错误。
3. 练习限时 Coding
OA 不仅考算法，也考 Coding Speed 和 Debugging。平时可以进行 Timed Practice，在有限时间内完成 Medium 难度题目，训练快速分析、实现和检查代码的能力。最后，公开面经更适合用来了解 OpenAI SWE OA 的题型和考察方向，不要把面经当成固定题库。相比背题，掌握 Graph、DP、Matrix 等核心方法，并提高对题目变体的适应能力更重要。
总结
这组 OpenAI SWE OA 参考题涉及图、状态压缩、动态规划、矩阵和模拟等方向。和单纯考基础算法相比，这几道题更看重状态怎么设计、边界怎么处理，以及代码写得是否准确。
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FAQ
OpenAI SWE OA 难吗？
从公开面经来看，题目不一定都是传统的算法题，部分题目会结合多种算法或增加实现限制，因此除了算法基础，也比较考验问题分析和 Coding 能力。
OpenAI SWE OA 怎么提高 Coding Speed？
可以进行限时训练，先快速判断题型和复杂度，再完成核心逻辑，最后留出时间检查 Boundary Conditions、Index 和特殊情况。
OpenAI SWE OA 需要刷多少题？
没有固定数量。相比单纯追求刷题数量，更建议确保常见算法能够熟练应用，并通过 Timed Practice 训练 Coding Speed、Debugging 和处理题目变体的能力。