Instacart 的 SWE OA 准备要把算法题和业务状态题一起练。购物车、配送窗口、库存更新、优惠券叠加这些场景很容易把一道普通数组题变成带状态的实现题。做题时先把输入字段和状态转移写清楚，再去优化复杂度；只追求几行代码，后面 debug 会很被动。准备前可以先看 Interview Query 的 Instacart SWE 面试指南，它对 coding、technical screen 和 onsite 的准备方向拆得比较细。
第一题：购物车折扣结算
题目描述
给定一组购物车商品，每个商品包含 item_id、category、price、quantity。再给定若干优惠规则：满减、同品类折扣、指定商品买二减一。要求计算最终价格，并输出每条优惠命中的金额。优惠按输入顺序执行，后面的优惠基于前面折扣后的价格继续计算。
解题思路
先把购物车聚合成 item_id -> item_state，状态里保留原价、数量、当前单价和已用优惠。满减规则只需要计算当前 subtotal；品类折扣遍历同类商品并更新当前单价；买二减一按数量整除计算免费件数，再从当前单价扣减。关键是不要把所有规则硬编码成 if-else，可以定义 apply_discount(cart, rule)，每条规则返回折扣金额和更新后的 cart。金额用整数分表示，最后再格式化成美元，避免浮点误差。复杂度：设商品数为 n、规则数为 r，直接实现为 O(nr)，如果品类规则很多，可以提前建 category -> item_ids 降低扫描成本。
第二题：配送窗口合并
题目描述
给定若干 shopper 的可配送时间窗口 [start, end]，以及用户希望下单的时间范围，返回所有可用配送窗口。窗口可以重叠，重叠部分需要合并；同一个 shopper 的窗口不能被重复计算。输出按开始时间升序排列。
解题思路
先过滤掉和用户时间范围没有交集的窗口，再把每个窗口裁剪到用户范围内。按 start 排序后做区间合并：当前窗口和结果最后一个窗口重叠时更新 end，否则追加新窗口。输入里如果带 shopper_id，先对同一个 shopper 的窗口去重或合并，再进入全局合并，避免重复曝光同一段时间。面试里要主动说明闭区间和半开区间的选择，例如 [start, end) 下 end == next_start 不算冲突。复杂度：排序 O(n log n)，合并 O(n)，空间 O(n)。
第三题：库存扣减 Debug
题目描述
给一段库存扣减代码：服务先检查库存，再创建订单，最后扣减库存。隐藏问题是并发下两个订单同时通过库存检查，导致库存被扣成负数。要求指出 bug，并改成不会超卖的实现。
解题思路
库存检查和扣减必须放在同一个原子操作里。数据库实现可以用条件更新：UPDATE inventory SET count = count - qty WHERE item_id = ? AND count >= qty，再根据 affected rows 判断是否成功。分布式服务里还要给订单请求加 idempotency key，避免客户端重试时重复扣减。创建订单和扣库存的顺序也要讲清楚：先创建 pending order，再原子扣库存；扣减成功后改成 confirmed，失败则改成 rejected。这样即使中间服务重启，也能通过订单状态恢复。
备考建议
Instacart OA 不要只刷纯算法。数组、哈希、区间合并、heap、队列、状态机和 debug 都要练，尤其是购物车、库存、配送、替代商品推荐这类业务输入。写代码前先列字段和边界：空购物车、重复商品、优惠顺序、库存为 0、时间窗口贴边、并发重试。最后预留几分钟用小样例手动跑一遍状态变化。
FAQ
Instacart OA 要重点准备哪类题？
重点是带业务语义的实现题。题目本身不一定长，但输入字段多，边界也多。把哈希表、排序、区间、状态更新练熟，比只背题号更稳。
Debug 题怎么拿分？
先复述状态流，再指出失败路径。比如库存题要说明并发检查、原子扣减、幂等重试和订单状态恢复。只说"加锁"不够，要讲锁放在哪里、失败后怎么恢复。
参考来源
- Interview Query – Instacart Software Engineer Interview Guide
- Exponent – Instacart Software Engineer Interview Guide
- Glassdoor – Instacart Software Engineer Interview Questions
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