akuna capital 数列面试题解析与求职技巧指南

最近收到好多朋友私訊，問我關於Akuna Capital的面試經驗，尤其是那些讓人頭痛的數列題。作為一個在量化交易圈混了快十年的老鳥，我親身經歷過他們的篩選過程，今天就來聊聊怎麼破解這些題目，順便分享一些求職的實戰技巧。

先說說Akuna Capital的背景吧。這家公司專攻高頻交易和衍生品市場，面試超級看重數學邏輯和編程能力。數列題是他們的招牌菜，不是隨便背公式就能過關的。舉個經典例子：給你一個隨機整數序列，比如 ，要你找出最長遞增子序列的長度。乍看簡單，但陷阱藏在細節裡—你得處理重複數字、負數，甚至空序列的邊界情況。我當初面試時就栽在這裡，花了半小時才悟出動態規劃的解法。

動態規劃是核心，但別死記硬背。關鍵在於定義狀態：設 dp 代表以第 i 個元素結尾的最長序列長度。遍歷序列時，對每個元素，往回找比它小的元素，更新 dp 值。時間複雜度 O(n²)，空間 O(n)。用 Python 寫個簡化版：初始化 dp 陣列全為 1，雙層迴圈比較元素，如果 nums nums 且 dp dp + 1，就更新 dp。最後返回 max(dp)。實際面試中，他們會追問優化，比如能不能降到 O(n log n)？這時得用二分搜尋加貪心法，維護一個 tails 陣列，存放各長度序列的最小結尾值。

這類題目考的不只是代碼，更是思維縝密性。Akuna 的面試官愛挖坑，比如故意給個超大數據集，看你會不會考慮記憶體限制。我建議平時多刷 LeetCode 的「Longest Increasing Subsequence」變形題，但別光練—要模擬壓力環境，計時 20 分鐘內寫出無 bug 代碼。記得我第二次面試時，考官突然加問：「如果序列有浮點數，怎麼處理精度誤差？」當場傻眼，事後才懂他們在測試實務敏感度。

求職技巧方面，Akuna 的流程超硬核。簡歷是第一關，千萬別堆砌經歷—重點突出量化項目，比如用 Python 做過的時間序列預測，或 C++ 寫的高效能演算法。附上 GitHub 連結，放些乾淨的程式碼範例。面試準備上，行為問題反而容易忽略，他們常問：「描述一個你優化過演算法的案例。」回答時用 STAR 原則：情境、任務、行動、結果，記得量化成效，比如「將處理時間從 10 秒降到 0.5 秒」。

最後的心得：金融科技這行競爭激烈，Akuna 更是頂尖中的頂尖。失敗幾次很正常，我第一輪就被刷了，但每次面試都是學習。保持好奇心，多讀《Algorithm Design Manual》這類書，累積底層知識。求職不只是找工作，是打磨自己的過程。加油，各位量化戰士！