Asana SWE OA 的重点不是偏门算法，而是能不能把中等难度题写得干净、解释得清楚。准备时先把 Asana Software Engineer interview guide 里的 CodeSignal-style screen、coding、systems/design 和 OOP 轮次看一遍，再按 70 到 90 分钟练一套算法加小系统实现。
第一题：K Closest Tasks
Question description
给定一组任务坐标 tasks[i] = [x, y]，再给一个当前用户所在坐标 origin And integers k，返回距离用户最近的 k 个任务 id。距离按平方欧氏距离计算；距离相同按任务优先级降序，再按 id 升序。输入规模到 2 * 10^5，不能把所有对象做复杂比较后再二次处理。
Problem-solving ideas
用大小为 k 的堆保存当前最优候选。堆里放入可比较 tuple：距离、负优先级、id，再把最差候选放在堆顶，扫描新任务时只和堆顶比较。这样不需要全量排序，适合大输入。最后把堆内元素按距离、优先级、id 排好输出。坐标平方会超过 32 位，距离计算用 64 位整数；相同距离下的 tie-break 要写在 comparator 里，不要最后靠不稳定排序补救。类似思路可以参考 K Closest Points to Origin.
第二题：Project Dependency Validator
Question description
给定项目任务列表和依赖边 before -> after，要求判断能否按依赖顺序完成所有任务，并返回一个可执行顺序。输入里会出现重复边、孤立任务和不存在的任务 id；不存在的任务 id 要记录为 invalid dependency。
Problem-solving ideas
先把任务 id 放入集合，再扫描依赖边。边两端不在任务集合里就放入错误列表；合法边进入邻接表和入度表，重复边用 Set 去重。之后用 Kahn 拓扑排序，把入度为 0 的任务入队。每弹出一个任务，就降低后继入度；入度降到 0 再入队。输出数量等于任务数时返回顺序；少于任务数说明存在环。这个题会考输入清洗和边界处理，不能只写标准拓扑模板。Complexity：时间 O(V + E)，空间 O(V + E)。
第三题：Task Board OOP
Question description
实现一个简化版 task board，支持 createTask(title, owner),moveTask(taskId, column),assign(taskId, user),addComment(taskId, text) And listByColumn(column)。要求保留操作时间，移动到 Done 后不能再回到 Todo，comment 按时间顺序返回。
Problem-solving ideas
classifier for objects with a handle Task,Board,ColumnPolicy 拆开。Task 保存 id、title、owner、assignee、column、comments 和 updated_at；Board 管理任务索引和 column 到 task id 的有序集合；ColumnPolicy 判断状态转移是否合法。moveTask 先查 task，再检查状态转移，最后同步更新 column 索引。listByColumn 不要每次扫描所有任务，直接从 column 索引取 id 列表再映射为 task。测试要覆盖不存在的 task、重复移动、Done 回退、空列、多个 comment 同一时间和 assignee 为空。这个题考 OOP 边界和状态一致性，代码结构比炫技更重要。
Exam preparation advice
Asana OA 和技术筛选要把 heap、拓扑排序、树、哈希表、字符串处理和 OOP 状态建模放在一起练。每道题先讲输入约束、核心数据结构和边界，再开始写代码。Glassdoor 上的 Asana SWE 面试记录也能看到 coding、design 和沟通表达会连在一起考，所以准备时别只刷函数题，最好把一个小功能从类设计写到测试用例。
FAQ
Asana OA 要重点准备 CodeSignal 吗？
要准备限时 coding。题目更看重中等难度模式、清晰表达和边界测试，写完主逻辑后要留时间跑重复值、空输入和大输入。
OOP 题怎么练更有效？
先写对象职责，再写状态转移和索引更新。任务看板、日历、文件系统、停车场、棋盘游戏都适合练类设计。
面试里解释思路要多细？
讲到面试官能复述你的数据结构和复杂度即可。不要边写边沉默，也不要把每一行语法都解释一遍。
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