上个月我刚通过 McKinsey SWE loop 的 coding 部分。给想知道怎么准备的人拆一下。
coding / online assessment 这块流程分两部分：
Part 1：Phone screen 前的 async OA。通过 HackerRank 发。90 分钟，两道题。我遇到的是： 一道滑动窗口（按 LeetCode 对标算 medium） 一道图连通性（也算 medium，如果追求最优解会更接近 hard）
平台自带基础 IDE。我用的是 Python 3。OA 更像过滤器，不是深度信号，因为后面的 phone screen 会现场再考类似内容。
Part 2：Onsite 期间的一轮 live coding。一位面试官，60 分钟，CoderPad。我拿到一道三段升级的题：先写 naive 解，再优化，然后加一个「如果输入分布在多个 shards 上怎么办」。第三段更多是在考你边想边讲，而不是让你真的实现。
整体难度：只要你 medium 稳，并且刷过一些树/图题，基本就没问题。我没遇到 hard。他们测试的是你能否在轻度压力下写出干净、可读的代码，而不是你背了 150 个套路。
他们特别关注的点：让我在写代码前先把逻辑讲清楚，不是写完再解释。面试官在我太快开始敲代码时会暂停我，说「能先把思路讲一遍吗？」值得记住。
接受的语言：Python、Java、JavaScript、C++。recruiter 事先确认过。
有一点要提醒：McKinsey 的技术面在不同 group 之间不完全一致。QuantumBlack 的 coding 流程最结构化。更接近核心咨询业务的团队可能 coding 更轻，甚至没有。尽早问清楚你具体面的是哪个 group。