Amazon OA 分享｜ Amazon Online Assessment 真题解析 + HackerRank 解法总结

带学员打完一场最新 Amazon Online Assessment ，想和大家分享一下经验。这次 OA 整体难度适中，题目设计很贴合亚马逊的业务场景，考察的是组合数学和贪心算法的应用。希望这篇分享能帮到正在准备的同学们！

时间线与考试形式

重要提示：

• 题目有隐藏测试用例，不要只通过样例就提交
• 建议先通读两道题，选择有把握的先做
• 时间分配：第一题建议 50-60 分钟，第二题 30-40 分钟，留 10-15 分钟检查

题目 1：仓库机器人配置计数

题目描述

在亚马逊仓库中，有 n 个机器人，每个机器人可以是运行（Operating）或待机（Standby）状态。每个机器人 i 有一个协调阈值 coordinationThreshold[i]。

故障条件（满足任一即故障）：

1. 机器人 i 正在运行，但其他运行中的机器人数量 < coordinationThreshold[i]
2. 机器人 i 处于待机，但运行中的机器人总数 ≥ coordinationThreshold[i]

目标：计算有多少种配置方案，使得没有任何机器人故障。

题目 1 思路

核心是：设运行的机器人总数为 k，我们可以通过枚举 k 的可能取值来计算方案数：

1. 对于一个固定的 k，筛选出所有必须运行和必须待机的机器人：
   • 机器人 i 必须运行：coordinationThreshold[i] ≤ k-1
   • 机器人 i 必须待机：coordinationThreshold[i] > k
   • 机器人 i 可选：k-1 < coordinationThreshold[i] ≤ k
2. 若可选机器人数量为 m，则当且仅当「必须运行的机器人数量 ≤ k ≤ 必须运行 + 可选机器人数量」时，有 C(m, k - 必须运行数量) 种方案
3. 遍历所有可能的 k（0 ≤ k ≤ n），累加所有有效方案数

参考代码

from math import comb

def countValidConfigurations(n, coordinationThreshold):
total_configs = 0

# 枚举运行机器人总数 k
for k in range(n + 1):
    must_operate = 0    # 必须运行
    must_standby = 0    # 必须待机
    flexible = 0        # 可选

    for i in range(n):
        threshold = coordinationThreshold[i]

        # 如果运行，需要至少 threshold 个其他机器人运行
        # 即总运行数 k 时，其他运行数 = k - 1
        if threshold <= k - 1:
            # 阈值 <= k-1，运行不会故障
            if threshold > k:
                # 但待机也会故障（因为运行总数 k >= threshold）
                must_operate += 1
            else:
                # threshold <= k，运行和待机都可以
                flexible += 1
        else:
            # threshold > k-1，运行会故障
            if threshold > k:
                # 待机不会故障
                must_standby += 1
            else:
                # k-1 < threshold <= k，运行故障但待机也故障
                # 这种情况无解，跳过这个 k
                must_standby = float('inf')
                break

    # 检查是否可行
    if must_operate <= k <= must_operate + flexible:
        # 从 flexible 个机器人中选 (k - must_operate) 个运行
        configs = comb(flexible, k - must_operate)
        total_configs += configs

return total_configs

n = 8
coordinationThreshold = [6, 0, 3, 3, 6, 7, 2, 7]
print(countValidConfigurations(n, coordinationThreshold)) # 输出: 3

题目 2：服务器算力调整

题目描述

AWS 有 n 台服务器，初始算力为 power[n]。需要通过调整让算力数组变成非递减排列。

调整规则：

• 可以选择任意连续子数组 [L, R]，给这些服务器同时增加 x 点算力（x ≥ 0）
• 可以执行多次操作

目标：找到最小的所有操作的 x 之和。

题目 2 思路

这是经典的「用区间加法让数组非递减，求最小增量和」问题，最优解法是差分 / 贪心：

• 从左到右遍历数组，若 power[i] < power[i-1]，则 power[i] 需要增加 delta = power[i-1] - power[i]
• 为了让操作数最少，我们可以直接给 power[i] 增加 delta（等价于对 [i, n-1] 加 delta）
• 累加所有 delta 就是答案（因为区间加法的效果等价于给单个元素加，不会影响后续的非递减判断）

参考代码

def findMinimumSum(power):
    n = len(power)
    total_increase = 0
    
    for i in range(1, n):
        if power[i] < power[i - 1]:
            # 需要增加的量
            delta = power[i - 1] - power[i]
            total_increase += delta
            # 更新当前值（相当于对 [i, n-1] 整体加 delta）
            power[i] = power[i - 1]
    
    return total_increase

# 测试样例
power = [3, 4, 1, 6, 2]
print(findMinimumSum(power))  # 输出: 7

# 过程演示：
# [3, 4, 1, 6, 2]
# i=1: 4 >= 3, 不变
# i=2: 1 < 4, 加 3 → [3, 4, 4, 6, 2], total += 3
# i=3: 6 >= 4, 不变
# i=4: 2 < 6, 加 4 → [3, 4, 4, 6, 6], total += 4
# 最终答案: 3 + 4 = 7

备考资源推荐

• LeetCode 类似题：
  • 第一题类似：LeetCode 1434. Number of Ways to Wear Different Hats（状态枚举）
  • 第二题类似：LeetCode 1827. Minimum Operations to Make the Array Increasing
• 重点复习：
  • 组合数学（排列组合、容斥原理）
  • 贪心算法（区间问题、调度问题）
  • 差分数组和前缀和

大厂笔试准备的一些额外建议

Amazon OA 看起来通常只有 2 道题，但真正做的时候压力其实很大——不仅有隐藏 test cases，还需要在有限时间内快速想到最优解。尤其是像 Amazon 这种高频使用 HackerRank / CodeSignal 平台的公司，很多同学卡的不是基础语法，而是：

• 题目理解速度慢
• edge case 容易遗漏
• debug 时间过长
• 明明思路对了，但最终没法通过全部 test cases

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Jory Wang Amazon资深软件开发工程师

Amazon 资深工程师，专注 基础设施核心系统研发，在系统可扩展性、可靠性及成本优化方面具备丰富实战经验。 目前聚焦 FAANG SDE 面试辅导，一年内助力 30+ 位候选人成功斩获 L5 / L6 Offer。

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