2026 年的 Amazon SDE NG 四轮里，主要还是Code + BQ，但不再只看你能不能把题写完。项目细节、Leadership Principles、GenAI 使用边界和 Bar Raiser 追问会穿插出现。
第一面：旋转数组和环形最大子数组
题目：在旋转升序数组中查找目标值，要求 O(log n)。写完后继续做环形数组最大子数组和。
解题思路：旋转数组二分的重点是每一轮先判断哪一半有序。若左半有序，再判断目标是否落在左半范围；否则去右半。处理重复值时，left、mid、right 相等就缩两侧边界，避免死循环。
环形最大子数组不能只套普通 Kadane。答案分两种：不跨数组尾部时，直接求最大子数组和；跨尾部时，等于总和减去最小子数组和。全数组都为负数时，不能走第二条路径，否则会得到空子数组。
这一轮写完代码后，需要考虑边界情况。把旋转点在开头、末尾、数组只有一个元素、目标不存在这些输入跑一遍。Amazon 面试官会看你有没有考虑边界的情况。
第二面：前缀和题后面接项目和 LP
题目：给定数组和整数 k，找出满足 |a[i] - a[j]| = k 的连续子数组中，元素和最大的一个。随后继续问一次项目经历，并围绕 Leadership Principles 追问。
解题思路：先写前缀和 prefix[j]。固定右端点 j 时，合法左端点 i 满足 a[i] = a[j] - k 或 a[i] = a[j] + k。维护“某个数值出现时最小的前缀和”，即可在 O(n) 内计算 prefix[j] - min_prefix。哈希表里保存的不只是值是否出现，而是该值对应的最小前缀和。
项目部分不要从技术栈开始念。先说背景和你负责的范围，再说一个具体问题、你采取的动作、结果和复盘。比如问到 Ownership，就讲你发现问题后如何把排查、修复、监控和后续责任接下来；问 Dive Deep，就准备一段你如何从指标、日志或数据里推翻原先判断的经历。
第三面：GenAI 不考“会不会用”，考“怎么负责”
题目：讲你如何使用 GenAI 工具辅助开发；如何验证生成代码；接着写二叉树最近公共祖先，并设计一个进程调度服务。
解题思路：GenAI 问题不能回答“我会让它写代码，再复制进去”。比较稳的说法是：把它用于生成测试样例、解释陌生模块、列出边界条件或提出实现备选；关键逻辑自己审查；通过单元测试、静态检查、代码评审和灰度发布验证结果。涉及权限、支付、删除数据和生产配置时，不把未经审查的输出直接执行。
LCA 题先确认是不是二叉树、有没有 parent 指针、节点是否一定存在。普通二叉树可用后序递归：左右子树各返回一个目标时，当前节点就是答案；若只在一侧找到，向上返回该节点。追问树很深时，改为显式栈或 parent map。
进程调度服务要先问优先级、延迟目标、任务是否可重试。调度端可用优先队列取任务，worker 领取时写 lease，任务完成必须带同一个 lease token 回写。worker 宕机后，lease 过期的任务重新进入队列；任务执行使用稳定的 idempotency key，避免重复重试造成重复副作用。
第四面：Bar Raiser
题目：讲一次你不同意负责人方案的经历；再讲一次你在信息不完整时做决定的经历；最后追问结果不好时你怎么处理。
解答思路：Bar Raiser 不喜欢背好的 STAR 稿。故事要经得起连续追问：当时有哪些数据？你反对的具体是什么？另一套方案的代价是什么？谁受影响？最后为什么这样决定？
回答时把“我”和“团队”分开。团队做了什么可以说，但必须明确你自己的判断、动作和责任。结果不理想也没关系，重点是你有没有及时暴露风险、调整策略、复盘并留下可复用的机制。不要把每个故事讲成“最后大家都很满意”，这种结尾很快会被追问拆开。
备考顺序
先做两轮 60 分钟 Coding：一轮二分、数组和前缀和；一轮树、图或堆。每题必须写测试，不要只看通过样例。
接着准备四个 LP 故事：一次深挖问题、一次推动分歧、一次承担失败、一次提高质量标准。每个故事都写下数字、约束、替代方案和结果。
最后单独练 GenAI 表达。重点不是展示工具名，而是说明你如何验证输出、保护敏感信息、保留工程判断。
FAQ
Amazon SDE NG 四轮一定有 GenAI 吗？
2026 年已有多份 SDE-1 记录出现 GenAI 讨论或专门轮次，但具体安排会随团队和批次变化。准备时至少要能清楚说明自己如何使用、审查和验证 AI 辅助产出。
Bar Raiser 会问算法吗？
有些流程把 Bar Raiser 设为纯 Leadership Principles，也有流程会穿插项目或技术追问。无论是否写代码，项目细节和决策逻辑都要准备到可连续追问。
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