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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：

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(m+n)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] = 0
• P[0..1] = “ab”，前缀“a”，后缀“b”，不等，next[2] = 0
• P[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1，next[3] = 1
• P[0..3] = “abac”，前缀“a”最长和“c”不匹配，next[4] = 0
• P[0..4] = “abaca”，最长相等前后缀是“a”，长度为1，next[5] = 1
• P[0..5] = “abacab”，最长相等前后缀是“ab”，长度为2，next[6] = 2
• P[0..6] = “abacaba”，最长相等前后缀是“aba”，长度为3，next[7] = 3

所以P="abacaba"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：

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：

1. 这个问题能不能分解成互相独立的子问题？
2. 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）？
3. 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。