今天下午刚收到 Amazon OA ，晚上就顺手把它做完了。整体体验下来感觉难度中等偏简单，两道题都不是特别复杂的算法题，更偏向数据结构 + 规律观察。如果平时刷题比较稳定，基本可以在时间内完成。
这场 OA 平台还是常见的在线评测环境，Coding 部分做完之后还会有一段 情境判断题（类似工作场景选择）+ 性格测试类问题。整个流程大概 100 分钟左右，节奏不算特别紧张。
Coding 1：Bug Frequency 排序
题目简析
第一题整体非常经典，本质上就是一个frequency sort 类型的题。题目给一个 bugs 数组，每个数字代表一个 bug code，数组里可能会有重复的数字，需要根据 bug 的“重要程度”进行排序。
排序规则其实非常直观。首先是出现次数越少的 bug 越重要，也就是优先级越高；如果两个 bug 的出现次数相同，那么bug code 数值更小的排在前面。
比如示例数组：
[8,4,6,5,4,8]统计每个数字出现次数之后会得到：
6 -> 1
5 -> 1
8 -> 2
4 -> 2按照题目的排序规则，最终结果会变成：
[5,6,4,4,8,8]解题思路
第一步先用 HashMap 统计每个 bug code 的出现次数，然后在排序的时候使用自定义排序规则：先按照 frequency 升序排序，如果 frequency 相同，再按照 bug code 本身升序排序。
代码实现上就是一个 频率统计 + 自定义 comparator 排序。这种题在很多 OA 里都比较常见，如果平时刷过类似题型，基本属于可以很快写完的类型。
Coding 2：Prefix 最大分段数
题目简析
题目给一个只包含大写字母 的字符串 packages。要求对于字符串的每一个前缀，计算这个前缀最多可以被切成多少段连续子串，并且需要满足一个条件：每一段里面每个字符出现的次数必须完全一样。
换句话说，就是所有分出来的子串，它们的字符频率分布必须一致。
举个简单的例子：
字符串：
ABAB逐个 prefix 来看：
A -> 1
AB -> 1
ABA -> 1ABAB-> 2
最后一个 prefix ABAB
AB | AB因此这一位的答案是 2。
所以最终输出结果就是：
[1,1,1,2]解题思路
这题的关键点在于：对于每一个 prefix，需要判断它 最多能被切成多少个相同结构的子串。
一般的思路是先维护 prefix 的字符频率统计。如果 prefix 长度是 n，假设它可以被分成 k 段，那么每一段的长度就是 n / k。只有当 n 能被 k 整除的时候，这种切分才是可能的。
接下来需要检查每一段的字符分布是否一致，也就是说每一段内部的字符频率是否相同。如果满足条件，那么这个 k 就是一个合法分段数，最终取最大的 k 即可。
实现时通常会用一个26 长度的频率数组 来记录字符统计，然后枚举可能的分段数量进行验证。整体属于 字符串处理 + 简单数学规律判断 的题型。
OA 其他部分
两道 Coding 写完之后，后面还有一部分Work Simulation，以及一些偏性格测试类型的题目。这部分主要是给一些工作场景，比如团队协作、任务优先级冲突、项目时间压力等，让你在几个选项中选择最符合自己行为方式的做法。有些题是单选，有些是让你在几个选项里选Most Likely / Least Likely。
Amazon 这部分题目基本都是围绕Leadership Principles来设计的，比如：Customer Obsession、Ownership、Bias for Action、Earn Trust 等等。所以做题的时候一般思路是偏向主动承担责任、优先解决客户问题、团队合作以及数据驱动决策 这些方向。这部分题数量不算特别多，但需要保持回答逻辑一致，不要前后矛盾。
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