快手2020校园招聘秋招笔试算法A卷这套题我印象还挺深的。那会儿正好是秋招最密集的阶段各家大厂的笔试排得密密麻麻快手的这场算是我做下来感觉比较“典型”的一场——怎么说呢它不偏不怪但就是能把“基础扎不扎实”这件事考得明明白白。如果你正在准备算法岗的校招笔试或者想系统梳理一下自己的算法功底这篇文章可以帮你把这类A卷的考点、难度和应对思路摸清楚。里面会涉及KMP、排序、贪心、动态规划这些高频考点也会聊聊笔试现场怎么分配时间、怎么拿部分分这些实际技巧。1. 校招算法A卷的整体定位快手在筛选什么样的候选人先说结论大厂的秋招算法笔试题从来不是为了让你“考满分”而设计的。它更像一个过滤器目的是在几万份简历里快速筛出“算法基础足够扎实、代码实现足够熟练、在压力下还能保持思路清晰”的人。快手2020校招的这套算法A卷也完全是这个逻辑。1.1 笔试在整个校招流程里的真实地位很多同学容易把笔试当成“期末考”觉得要刷高分才能进面试。实际上大部分公司对笔试的要求是“过线即可”也就是你只要达到一个相对稳定的分数线就能进入面试环节。但这不代表笔试不重要——它是你简历通过初筛之后的第一道关卡也是最容易“莫名其妙挂掉”的一关。我自己的体感是快手的这套A卷笔试难度设置在“LeetCode中等题为主、夹杂少量困难题”的水平线上。它不会像某些竞赛导向的公司那样出大量偏题怪题但如果你只刷过《剑指Offer》而没做过系统的LeetCode训练大概率是写不完的。1.2 算法A卷这个名字透露了什么信息“算法A卷”背后其实有分类逻辑。一般大厂校招笔试会分成多套卷子比如算法岗、开发岗、测试岗各用不同的卷子或者即使是同一个算法岗也会因为投递方向不同而分A/B卷。A卷通常是给“核心算法方向”候选人准备的比如推荐、搜索、CV、NLP这些对算法能力要求更高的岗位。这意味着如果你拿到的是算法A卷那么试卷里的题目会更偏向数据结构与算法的硬核考察而不是简单的业务逻辑题。你不太会看到“写一个函数判断字符串是否是回文”这种入门题更可能看到的是“请实现一个支持动态扩容的哈希表并分析其均摊复杂度”这种需要综合能力的题目。1.3 快手这套题覆盖的知识域全景结合我在考场上和考后复盘的情况这套A卷的知识点覆盖大致是这样一个版图考察方向出现形式难度层级基础数据结构数组、链表、栈、队列代码实现/选择题低-中字符串处理与模式匹配代码实现KMP是重点中-高排序算法及其变体手写排序/复杂度分析中贪心算法经典模型算法设计题中图论基础最短路、并查集、最小生成树算法设计/代码实现中-高动态规划经典模型综合大题高操作系统/网络基础穿插题选择/填空低-中注意最后一行——算法A卷不等于只考纯算法。它会在选择题或者填空题里穿插一些计算机基础的内容比如进程线程的区别、TCP三次握手的状态变化、数据库索引的B树结构等等。这个设计很实际因为算法工程师不是“纯做题家”你还需要有扎实的计算机底座。2. 从A卷笔试看高频考点这些算法到底在考什么底层能力既然目标是拿到足够的分数进入面试那就有必要把高频考点逐个拆开搞清楚“它为什么考”“考的是哪层能力”“我该怎么练”。我当时复习的时候发现如果只盯着题目本身去刷很容易刷一道会一道换张皮就懵。但如果能理解每个知识点背后的底层逻辑很多题目其实是相通的。2.1 字符串模式匹配KMP算法的next数组到底在干什么在热门搜索词里“在KMP算法中对于模式串P‘abacaba’其next数组”这个问题被搜得很频繁说明很多人对KMP的理解停留在“背模板”的层面。我当年也经历过这个阶段——能默写出代码但真让我解释next数组怎么算、为什么能保证O(mn)的时间复杂度就支支吾吾了。KMP的核心思想其实一句话就能说清楚当匹配失败时利用已经匹配的部分信息把模式串向右滑动尽可能远的距离而不是像暴力匹配那样只滑动一位。next数组就是“已经匹配的部分信息”的编码。拿模式串P “abacaba”来说next数组的计算关键是找“最长相等前后缀”。我习惯从next[1]开始手推有些教材从next[0]开始但原理一样P[0..0] “a”没有真前后缀next[1] 0P[0..1] “ab”前缀“a”后缀“b”不等next[2] 0P[0..2] “aba”前缀“a”和“ab”后缀“ba”和“a”最长相等前后缀是“a”长度为1next[3] 1P[0..3] “abac”前缀“a”最长和“c”不匹配next[4] 0P[0..4] “abaca”最长相等前后缀是“a”长度为1next[5] 1P[0..5] “abacab”最长相等前后缀是“ab”长度为2next[6] 2P[0..6] “abacaba”最长相等前后缀是“aba”长度为3next[7] 3所以Pabacaba的next数组是[0, 0, 1, 0, 1, 2, 3]如果从0开始计数的话。你可能会问知道了这个数组又怎样它的意义在于当主串和模式串在位置j匹配失败时模式串可以直接跳到next[j]的位置继续匹配而主串的指针不用回退。这个“主串不回退”的特性就是KMP能做到线性时间的关键。我当时在考场上遇到KMP相关的题目就按照这个思路快速手推next数组然后针对具体场景套代码。如果你现在准备笔试我建议你不仅会推next数组还要会用手写代码的方式实现KMP的匹配过程因为有些笔试要求的是“写出完整可运行的KMP匹配代码”而不只是算一个next数组。2.2 排序算法的复杂度边界不是你想象的“背个快排就完事”热词里“冒泡排序算法C”、“堆排序算法”这类搜索长期霸榜说明排序算法在校招笔试中的出场率极高。但我想说的是真正拉开差距的往往不是“会不会写冒泡”而是“能不能在不同场景下选对排序算法”。先看一张我复习时反复对照的表格排序算法平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性冒泡排序O(n²)O(n²)O(1)稳定快速排序O(n log n)O(n²)O(log n)递归栈不稳定归并排序O(n log n)O(n log n)O(n)稳定堆排序O(n log n)O(n log n)O(1)不稳定计数排序O(n k)O(n k)O(k)稳定基数排序O(n × k)O(n × k)O(n k)稳定快手A卷里有一道我印象很深的题目大致意思是对一个近乎有序的大数组进行排序要求在O(n log n)的时间复杂度内完成并说明为什么选择你选的排序算法。这种情况下很多人直接写快排但我当时额外提了一句“如果数据规模足够大且近乎有序改用插入排序的优化版本希尔排序在局部场景下会更好”这道题就成了加分项。说到底排序算法的考察不是让你背代码而是考你对“时间-空间-稳定性”这个三角约束的理解。建议你在复习时把每个排序算法都用C或Python手写一遍然后自己回答三个问题为什么它最快/最慢为什么它稳定/不稳定它的空间开销花在哪里2.3 贪心算法看起来简单但“证明贪心正确”才是真正的分水岭贪心算法在校招笔试里属于“高频但不一定简单”的考点。它高频是因为有很多经典模型可以直接套比如区间调度、哈夫曼编码、最小生成树它不一定简单是因为很多题目你看着像个贪心但实际贪心策略是错的。A卷里出现了一道区间选点类的变体题大致是给定一组区间要求选出最少的点使得每个区间内至少有一个点被选中。这个题的标准解法就是把所有区间按右端点排序然后从前往后扫描每次选当前区间的右端点作为新点。我当时做这个题的时候直接在代码注释里写明了“贪心策略按右端点升序排序优先选右端点”因为笔试阅卷老师是人你写清楚思路比只丢一堆代码更容易拿分。但更关键的是一点你要能判断一个题“能不能用贪心”。我总结了一个快速检验法——先想一个反例试图推翻你的贪心策略。如果短时间内想不出反例大概率可以写如果想到了反例那就老老实实换DP或者其他方法。这个思路在考场上特别管用能帮你避免“用了贪心策略然后部分用例跑不过”的尴尬。3. 进阶算法与模型笔试中真正拉开差距的题目类型笔试里大部分人的分差不在基础题上而是在“进阶拉分题”上。这类题通常是压轴大题出现在试卷的后半部分难度直接拔到LeetCode Hard级别。它们考察的已经不是“你会不会这个算法”而是“你在有限时间内能不能快速建模、选择合适的数据结构、写出边界情况正确处理的高质量代码”。3.1 动态规划模型的识别与状态设计动态规划是所有算法岗笔试里出现频率最高的压轴题类型没有之一。快手A卷的最后一题大概率涉及DP这个基本是公开的秘密。但“涉及DP”只是个非常模糊的说法真正考验人的是状态设计。我做DP题比较习惯用“三问法”来切入这个问题能不能分解成互相独立的子问题每个子问题需要记录哪些信息才能让决策不受之前历史的影响无后效性当前状态和哪些更小的状态之间有转移关系拿一个很经典的“编辑距离”来说给你两个字符串word1和word2允许插入、删除、替换三种操作求最少操作次数。用三问法子问题是“从word1的前i个字符变换到word2的前j个字符的最少操作次数”需要记录的信息就是i和j也就是一个二维状态dp[i][j]转移关系是如果word1[i-1] word2[j-1]那么dp[i][j] dp[i-1][j-1]否则就是三种操作取最小值再加一。这个框架看起来简单但一旦题目变成三维状态比如给两个字符串再限制每种操作的次数很多人就懵了。我的建议是考场上如果遇到DP题先在草稿纸上把状态定义和转移方程写清楚再开始写代码。这样不仅思路清晰还能在万一写不完的情况下用文字描述拿一点思路分。3.2 启发式搜索与智能优化算法不是高频但考到就是送命题看到热词里出现了“粒子群算法原理”、“模拟退火算法”、“剪枝算法”这些我大概能猜到你是想拓宽算法视野。但我得说句实话在校招笔试中这些智能优化算法粒子群、模拟退火、遗传算法等直接出编程题的概率非常低因为它们很难在笔试环境里标准化判题。不过这些算法出现在选择题或简答题里倒是有可能的比如给你一个优化问题的背景问你“以下哪种算法适合求解这类非凸优化问题”选项里给粒子群、梯度下降、贪心算法、动态规划。这时候如果你只学过梯度下降和贪心就会觉得为难。我当时复习这些内容时的策略是不需要能手写粒子群代码但至少要理解它的核心思想——一群粒子在解空间里飞行每个粒子根据自己的历史最优和群体的全局最优来调整速度在迭代中逼近最优解。理解了这层思想选择题基本不会做错而且面试时如果被问到“如果你的推荐系统需要实时优化策略你会用什么方法”这也能成为一个很好的谈资。3.3 图论算法并查集、最短路、拓扑排序的实战组合图论在算法A卷里的出现方式往往是“一个场景题底子是图论模型”。比如某道题讲的是社交网络中的好友关系让你判断两个用户是否处于同一个连通分量——这就是典型的并查集。又或者一道题给了若干任务之间的依赖关系让你输出一个合法的执行顺序——这就是拓扑排序。但图论的难点不在“知不知道算法”而在“能不能快速把一个看似和图无关的问题抽象成图”。我在做快手A卷的时候遇到一道题表面上是“网格中有一些障碍物求从左上角到右下角的最短路径长度”但障碍物还会动态变化。这就意味着题目其实是一个“动态图最短路”问题需要用到类似多次Dijkstra或者预处理优化的思路。我当时没有在第一时间反应过来先写了一个朴素的BFS版本能过部分用例然后才在剩余时间里想优化。这个经历给我的教训是笔试时间有限千万不要在“能不能一遍想出最优解”上死磕。先用能拿分的方案保住分再优化永远是笔试题的最优策略。4. 应试策略与实战技巧在考场上怎么多拿10分很多人觉得笔试就是“实力说话”策略不重要。但我经历过多场大厂笔试后可以负责任地说一个合理的应试策略至少能帮你多拿10%-15%的分数。尤其是在快手A卷这种题量不小、难度有梯度的试卷里策略往往决定你能不能“过线”。4.1 时间分配前松后紧是大忌先易后难才是王道我见过太多考生犯同一个错误在第一道题上死磕太久。笔试一开始人的思维状态还没完全热起来如果第一道题恰好是个难题很容易一头扎进去出不来结果后面三道基础题都没时间写。我的时间分配策略是这样的拿到试卷后先花2-3分钟把所有题目快速过一遍标注每道题的预估难度。把“一眼就知道怎么做”的题放在最前面做通常是最基础的数组/字符串操作题。中等难度的题DFS/BFS、简单DP、贪心放在第二位给足25-35分钟。压轴难题放在最后做只在前面全部完成、分数保底之后再尝试。这个策略的核心逻辑是在限时考试里保证“简单题全对”比“难题做出来”更重要。一道简单题的分值和一道难题的分值可能是一样的但简单题消耗的时间少得多。4.2 部分得分思维暴力解往往也是“答案”很多同学有个心理障碍觉得笔试一定要写出最优解才算完成。这个想法在校招笔试里其实是非常吃亏的。大厂的在线笔试系统一般会按通过的测试用例数量给分。就算你的解法是暴力枚举但只要它能跑过小程序数据范围里的测试用例就有一部分分数入账。我印象里快手A卷的判分方式就是这样——多组测试用例按比例计分一个O(n²)的暴力解在数据规模小的时候可能能过80%的用例剩下的20%超时。这80%的分数远比“因为追求O(n log n)解而最终没写出来”拿到的0分有价值。所以我做题时的顺序是先写能正确运行的暴力解确认思路没有方向性错误然后再考虑优化。而且我通常会在代码注释里写清楚这个暴力解的思路这样即便最终交上去的是暴力版本阅卷人也可能在主观评判时给出“思路正确只是需要优化”的评价。4.3 代码质量与细节边界条件是你和别人拉开差距的地方在笔试里很多人算法思路一样但有人拿满分有人只拿一半分差就差在边界条件的处理上。我总结过几个高频踩坑点空数组和长度为1的数组数组下标从0开始还是从1开始的问题整数溢出特别是在C用int存中间结果的时候字符串中是否有空格、换行符等隐藏字符输入数据是否可能包含负数。快手A卷里就有一道排序相关的题需要对数组进行从小到大的排序并输出。看起来非常简单但输入数据里包含了负数而且数组长度可能为0。如果我没在代码里专门处理空数组的情况就会直接越界或输出错误结果。这种题丢了分才叫冤。我养成的习惯是写任何一道题的代码时先在脑袋里过一遍边界情况至少确保数组为空、只有一个元素、全部元素相同这三种情况不会让代码崩溃。花不了1分钟但能帮你避开大量“低级错误”。4.4 在线笔试IDE的熟悉程度别让工具拖你后腿快手这类大厂的在线笔试用的通常是牛客网或者赛码网的自带IDE。这些IDE和本地开发环境很不一样没有自动补全、没有强大的调试工具甚至有些还不支持你自定义测试用例。所以在正式笔试前我强烈建议你先去牛客网或者LeetCode中文站模拟在线笔试环境掐着时间做两套题。不是做题而是熟悉这个环境——代码要怎么写才能编译通过每一行的输出格式是什么怎么用System.out.print而不是print这些看起来琐碎的细节如果在考场上临时摸索浪费的时间会很可怕。我当年第一次用牛客网笔试时就曾因为不熟悉ACM模式的输入输出格式在“如何循环读取多行输入”上卡了20分钟。第二场笔试有了经验用BufferReader一次性读入再split速度快了很多也再没在这种地方吃过亏。5. 复盘与长期提升一场笔试能带给你的不只是分数笔试结束不是学习的终点。我当时从快手A卷考场出来之后做了一件被很多同学觉得“多余”但对我帮助极大的事情——把整套试卷的每一道题都在脑海里或者草稿纸上重新做了一遍尤其是那些“会做但没来得及写”的题目。5.1 复盘不是对答案而是重新走一遍思考过程很多人考完对完答案就结束了从来不复盘自己“当时为什么没想到”。但我发现复盘的真正价值在于找到你的思维盲区。举个例子快手A卷里那道区间选点变体题我虽然做对了但我复盘时发现我对“区间问题排序时应该按右端点排序而不是左端点”这个结论只是“记住了”而没有真正理解“为什么”。如果题目换成正则区间合并、区间交集、区间删除后最小覆盖等变形我可能又会懵。于是复盘时我就把所有区间相关的经典题目做了一遍总结出“区间类问题无论怎么变核心都是排序维度的选择”这个结论。这样的复盘做多了你会发现校招笔试的题目虽然千变万化但底层的解题模型是相对固定的。你真正要做的是把“遇到问题→选择模型→套用算法→实现代码”这个链条练成肌肉记忆。5.2 从笔试到面试的知识迁移笔试中你写过的每一个算法都可能成为面试时的谈资。比如你在快手A卷中写了KMP的匹配代码面试时就很有可能被追问“KMP和BM算法的区别”“KMP在什么场景下不适合用”。如果你能把这个话题从“我会写代码”升华到“我理解它的时间复杂度和适用边界”面试官对你的评价会明显不一样。我建议你在准备笔试时顺手做一个“一题三问”的小练习题目做完之后自己回答三个问题——这题还有没有其他解法我选的解法有什么缺点如果要跟面试官讲这题我会怎么讲这个过程虽然花时间但性价比极高。5.3 校招算法题的题库选择与训练节奏最后分享一下我当时备战校招算法笔试用的题库和节奏。主力题库是LeetCode Hot 100和剑指Offer这两套题覆盖了大部分校招考点的基本模型。这个阶段的目标不是刷题量而是“见多识广”之后能快速识别题型。差不多在笔试前两周我开始转移到牛客网的历年真题题库专门刷各家大厂的校招真题。做真题的感觉和做LeetCode完全是两码事——真题更像场景题题干长、约束杂还需要自己处理输入输出。这个阶段的目标是“适应真实笔试的节奏”。笔试前一周我基本不再开新题而是把之前做错的题、经典题重新温习一遍。尤其是那些“上次会做这次忘了”的题目会格外留意。因为校招笔试的考点相对固定把高频模型练到肌肉记忆你就已经跑赢了大多数人。说到底快手2020校园招聘秋招笔试算法A卷说到底不是什么“神题怪题”它是一面镜子照出你对数据结构与算法基础是否真的理解到位。如果你正在准备算法岗笔试我的建议是别追求刷题数量把每一个模型吃透把每一道错题复盘清楚把每一场笔试都当成面试的准备课。这样哪怕这次没进面试你的能力也已经实实在在往上走了一截。