JP Morgan 面试攻略：VO真题与OA面经
想成为JP Morgan的软件工程师，你的旅程会从一份够硬的简历开始——招聘系统和团队会紧盯那些在Java、Python、C++等核心编程语言和数据结构、算法、操作系统、网络等计算机科学基础上有扎实基础和实战经验的候选人，特别是那些有低延迟系统、分布式架构或金融科技项目经验的人。简历通过后，你很可能要面对一轮在线编程挑战（OA）或者初级技术电话面试，这些初步环节就是“摸底”：OA通常测试你的算法和编程基础功底（LeetCode中等难度级别），而电话面试则由工程师亲自上阵，和你聊聊你做过的项目、对系统设计的理解以及如何用代码解决实际的工程难题。这一步的关键，就是证明你不仅仅“写过”代码，而是真正懂得工业级软件的开发、测试和维护逻辑。
如果你成功进入下一阶段，那就是真正的多轮“硬仗”了，这些面试通常是高强度的现场或虚拟会议，会从多个维度来彻底评估你：
肯定会有一轮专注于算法和数据结构的深度（包括复杂性分析、特定数据结构的应用等），要求你在白板或编辑器上快速、准确地解决问题；
另一轮会让你扮演系统架构师，深入讨论大型分布式系统的设计、高并发、扩展性、数据库选型以及在金融场景中对性能和容错的要求。
当然，也少不了行为面试，面试官会通过你处理压力、管理风险、协作共事的经历，来判断你是否符合JP Morgan强调的诚信、专业和团队合作文化。
整个过程难度不低，目标很明确：找到那些既有卓越的计算机科学和工程基础，又有解决复杂金融科技问题的设计能力和良好职业素养的顶尖工程师。
OA面试题实例
题目：给定一个表示连续时间段内某城市交通流量的数组 $T$，其中 $T[i]$ 是第 $i$ 个时间段的交通流量（一个非负整数）。你需要将整个时间段 $T$ 分割成两个连续的子时间段：早高峰和晚高峰。
你可以对每个子时间段的总流量进行调整。调整成本定义为：为了使早高峰子时间段的总流量与晚高峰子时间段的总流量相等，需要进行的最小操作次数。每次操作可以使任一时间段的交通流量增加或减少 1 个单位。
输入： 一个整数数组 $T$，代表各时间段的交通流量。
输出： 一个整数，表示最小的调整成本。
理解调整成本
假设数组 $T$ 在索引 $i$ 处被分割成两部分：
第一部分（早高峰）： $T[0]$ 到 $T[i]$
第二部分（晚高峰）： $T[i+1]$ 到 $T[n-1]$
令第一部分的总和为 $S_1$，第二部分的总和为 $S_2$。
为了使 $S_1$ 和 $S_2$ 相等，你需要从数值大的一方转移到数值小的一方，或者通过增减操作使两者趋于中值。
如果 $S_1 > S_2$，你需要将 $S_1$ 减少 $(S_1 – S_2) / 2$ 且将 $S_2$ 增加 $(S_1 – S_2) / 2$，总操作次数是 $S_1 – S_2$。
如果 $S_2 > S_1$，你需要将 $S_2$ 减少 $(S_2 – S_1) / 2$ 且将 $S_1$ 增加 $(S_2 – S_1) / 2$，总操作次数是 $S_2 – S_1$。
使两部分总和相等的最小操作次数（调整成本）就是它们总和的绝对差：
计算前缀和
为了快速计算任意分割点 $i$ 对应的 $S_1$ 和 $S_2$，我们首先计算前缀和数组 $P$。
其中 $P[0] = 0$。
对于一个长度为 $n$ 的数组 $T$：
总和 $S_{\text{total}}$: $P[n]$
分割点 $i$ (将 $T[0..i]$ 作为第一部分):
$S_1 = \sum_{j=0}^{i} T[j] = P[i+1]$
$S_2 = S_{\text{total}} – S_1 = P[n] – P[i+1]$
遍历分割点并求最小成本
可能的分割点 $i$ 范围是从 $0$ 到 $n-2$（即第一部分至少包含一个元素，第二部分也至少包含一个元素）。
我们遍历所有可能的分割点 $i$：
初始化： $\text{MinCost} = \infty$
循环： $i$ 从 $0$ 到 $n-2$
a. 计算 $S_1$: $S_1 = P[i+1]$
b. 计算 $S_2$: $S_2 = P[n] – S_1$
c. 计算当前成本: $\text{CurrentCost} = |S_1 – S_2|$
d. 更新最小成本: $\text{MinCost} = \min(\text{MinCost}, \text{CurrentCost})$
VO 面试细节与题目
JP Morgan 的视频面试（VO）环节，时长约 45 分钟，通过其专有视频平台在线实时进行，是一个全方位的评估过程。面试内容主要分为三大块：首先是代码挑战（Coding Challenge），难度中等，重点考察对数组、字符串处理和基础算法的掌握；其次是技术问答与系统设计，这部分将深入探讨数据结构、算法优化方法以及构建小型系统的基本思路；最后是行为能力考察，通过Leadership、Teamwork 和 Problem-solving 等软技能问题，全面评估应聘者的综合素质与潜力。
题目：
合并员工的可用时间
开发一个功能，用于合并员工的可用时间段。您会得到一个列表，其中包含某个员工在一天中所有的不可用时间段。每个时间段表示为一个包含起始时间和结束时间 $[start, end]$ 的区间，其中 $start \le end$。请您编写一个函数，将所有重叠或相邻的不可用时间段合并为一个更少、更简洁的不可用时间段列表。
输入: 一个包含不可用时间段的列表，例如： unavailable_times = [[1, 3], [8, 10], [2, 6], [15, 18], [10, 12]]
输出: 合并后的不重叠的不可用时间段列表，例如： [[1, 6], [8, 12], [15, 18]]
解题思路
这道题与经典的 Merge Intervals 相似原理，只是将“区间”的概念替换成了“不可用时间段”，用于考察您在实际场景中应用数据结构和算法的能力。核心思路是排序和单次遍历。
排序是关键的第一步：
首先，您需要根据每个不可用时间段的起始时间对整个列表进行排序。排序的目的是确保所有可能重叠或相邻的区间在列表中是连续排列的。只有这样，我们才能高效地将它们合并。
单次遍历并进行合并：
创建一个结果列表用于存放合并后的时间段。从排好序的第一个时间段开始，将其作为当前正在构建的“合并时间段”。然后，依次检查列表中的下一个时间段。
判断重叠或相邻：
对于当前正在构建的“合并时间段” $[S_{merged}, E_{merged}]$ 和下一个待检查的时间段 $[S_{next}, E_{next}]$，判断它们是否重叠或相邻。如果 $S_{next} \le E_{merged}$，则说明它们重叠或相邻（因为 $S_{next}$ 在 $E_{merged}$ 结束之前或刚好结束时开始）。
执行合并或添加新区间：
如果重叠/相邻：更新当前正在构建的“合并时间段”的结束时间 $E_{merged}$ 为 $E_{merged}$ 和 $E_{next}$ 中的较大值。这意味着我们将两者合并成了一个更大的不可用时间段。
如果不重叠/不相邻：将当前已经构建完成的 $[S_{merged}, E_{merged}]$ 加入到结果列表中，并将下一个时间段 $[S_{next}, E_{next}]$ 作为新的“合并时间段”开始构建。
处理最后一个区间：
在循环结束后，请务必不要忘记将最后一个正在构建的“合并时间段”添加到最终的结果列表中。
这个方法的时间复杂度主要取决于排序步骤，为 $O(N \log N)$，其中 $N$ 是时间段的数量，具有很好的效率。
系统设计
题目：设计一个实时交易监控系统
解答思路：设计这个系统的核心挑战，简单来说就是两个字：速度。每天有海量的交易发生，系统必须在毫秒级的时间内判断一笔交易是正常的、还是潜在的欺诈或洗钱行为。因此，系统架构必须围绕高吞吐量和低延迟来构建。在前端，我们会利用像 Kafka 这样的高性能消息队列来收集所有实时交易数据，保证数据一旦生成，就能立即、可靠地被系统抓取到。接着，使用像 Flink 这样的流处理引擎，它能实时地对这些数据流进行计算和处理，而不是像传统批处理那样等一天后再处理。
实时处理的关键在于快速获取“上下文”和做出判断。为了识别异常，系统不能只看当前这一笔交易，它需要知道用户过去五分钟的交易频率、平均交易额、常用的地理位置等信息。所以，我们会用一个低延迟的特征存储（Feature Store），比如 Redis 或 Cassandra，来实时更新和存储这些用户的关键行为特征。流处理引擎在接到新交易时，会立刻去这个存储里查询相关特征。判断逻辑则由两部分组成：一套是硬编码的规则引擎，用来捕捉明确的欺诈模式；另一套是机器学习模型，用来识别更隐蔽、更复杂的异常行为。
如果交易被判定为可疑，系统会立即生成一个高优先级预警，这个预警会被推送到风控分析师的工作队列中，等待人工介入处理。所有的交易数据、触发的规则以及最终的人工决策，都会被完整地记录下来，通常我们会选择像 MongoDB 这类 NoSQL 数据库来存储这些海量的历史数据，以便未来进行审计和模型训练。整个系统的目标就是构建一个闭环：快速摄取、实时分析、即时预警、持续学习，确保金融安全的同时不影响正常的交易体验。
面试准备
JP Morgan 的金融科技岗（FinTech / Quant / Data / SDE）面试风格独特，结合了技术深度与商业逻辑，与纯粹的算法或行为面试有所不同。准备的重点在于提高思维转换和逻辑建模能力。面试题目通常简短但逻辑性极强，要求应聘者能迅速读懂场景、抽象出数学模型，并高效地转化为清晰可执行的代码。例如，常见的考点包括前缀和、差值分析、动态规划（DP）等，这类问题往往考察应聘者的逻辑推理能力、计算思维以及对代码可读性的把控。准备时，不要只侧重算法本身，而要将其视为一个小型逻辑建模测试，训练自己快速找到“想通”的关键点，避免在看似简单的题目上卡壳。
