Optiver 的技术面不只看代码能不能跑。C++ 结构写对以后，面试官会继续追问内存布局、边界行为和延迟代价；系统设计也要把数据从进来到落地的路径讲得很具体。
第一面：手写订单队列
题目：实现一个价格优先、时间优先的订单队列，支持新增、撤单、查询某一价格档的最佳订单，并说明在大量撤单后如何避免线性扫描。
解答思路：价格档用有序映射，档内订单用双向链表，订单 ID 指向链表节点和价格档。撤单时通过索引 O(1) 定位节点，再把空价格档删除。面试时要先确定买卖盘的排序方向，再说明节点回收策略；若改用数组搬移，撤单成本会在高频更新下放大。这份 New Grad 流程复盘 也提到，C++ 的 OOP 题会从补全函数一路追到优化。
第二面：定位行情程序的时间错位
题目：给出一段读取行情事件、聚合价格和输出快照的 C++ 代码。偶发情况下快照回退到旧价格，要求找出根因并补上回归测试。
解答思路：先把事件时间、接收时间和序列号分开打印，确认错位发生在排序前还是聚合后。聚合器只接受比当前序列号新的事件；同一序列号的重复包直接丢弃。测试至少覆盖乱序到达、重复包和某个交易标的短暂停牌后恢复三种路径。Optiver 的候选记录里出现过长段 Python 代码的错误定位和扩展性追问，相关面试条目 值得拿来做 Code Review 练习。
第三面：设计行情快照服务
题目：设计一个向多个内部策略进程提供最新盘口快照的服务。策略既要订阅实时变化，也要能在重连后拿到一致的初始状态。
解答思路：入口按交易标的分区写入 append-only event log；快照服务维护每个分区的最新版本，并把“快照版本 + 后续增量”作为重连协议。订阅端先确认快照版本，再消费同一分区中版本更大的事件。需要说明背压：慢消费者只保留最新快照和有限增量，超过阈值就要求重新同步。这样不会让一个落后的订阅者拖住主写入链路。候选经历中也出现过与交易和价格处理相连的技术、设计讨论，美国 SWE 面试流程记录 可作为复习清单。
面完后怎么复盘
把每轮答案收敛成三件事：数据怎样定位、更新怎样保证顺序、负载上来时怎样降级。若某个设计没有说明版本号或背压，下一次就从那里补起。项目追问则准备一个自己明确做过取舍的例子，讲清限制条件和最终指标即可。
FAQ
Optiver VO 更看重算法还是系统？
两边都要能落到实现。算法题写完后会看优化依据，系统题则会看数据结构、顺序保证和性能代价是否自洽。
C++ 必须写得多花哨吗？
不需要。资源归属明确、接口边界干净、测试能覆盖异常路径，比炫技的模板更有说服力。
参考来源
- Optiver New Grad SWE interview process
- Optiver Software Engineer internship interview questions
- Optiver Software Engineer interview experience
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