最近帮一位学员复盘了 Amazon SDE 的完整面试，整个过程非常有代表性。学员是 美国某 TOP30 本科 CS 应届生，刷题比较扎实，项目经历也还不错，但一开始对 LP 问题的准备不足，有点担心回答太泛。我们提前帮他梳理了项目亮点，用 STAR 法打磨案例，最终顺利完成了三轮面试。
第一轮：算法编程（Coding）
题目一：Jump Game II（最少跳跃次数）
学员上来第一反应是用 DP，想着记录每个位置的最少步数。但写了几行就发现状态转移太复杂，时间复杂度接近 O(n²)，在大数组情况下肯定会超时。
我们当场提醒他换角度思考：其实每一步的关键是“跳到哪里能覆盖最远”。于是他调整为贪心解法：用两个变量维护 current_end 和 farthest，遍历数组时不断更新最远可达位置，一旦走到当前边界就跳一次。这个过程像 BFS 的层次遍历，思路更清晰，也符合面试官期待。
调整之后，代码几分钟就写完，还顺手过了几个 edge case，比如数组长度为 1 或元素为 0 的情况。
题目二：Binary Tree Cameras（二叉树监控）
这个题难点在于状态定义。学员一开始只想到暴力枚举：每个节点要么装摄像头要么不装，然后递归算最小数量。但递归树一展开，复杂度直接爆炸，不可行。
我们引导他想：“能不能给每个节点定义状态，减少重复计算？”
他后来用 DFS 后序遍历，给节点分三种情况：
- 该节点装了摄像头；
- 该节点已被覆盖（子节点有摄像头）；
- 该节点没被覆盖。
遍历时优先让子节点去承担覆盖责任，只有在必要时才在当前节点放摄像头。这样思路一转，就从指数复杂度变成线性复杂度。写完后面试官直接点头。
第二轮：算法 + 行为混合
Coding：Remove K Digits（移除 K 位数字求最小数）
学员看到题目时，直觉是“暴力删除所有组合然后取最小值”，但马上意识到这是指数级，完全不可行。
他卡了几秒，我们提示：这类“删除元素让结果变小”的题，大概率要用栈或者贪心。
他尝试用单调递增栈：从左往右遍历数字，如果当前数字小于栈顶，就不断 pop 掉较大的数字，这样能保证结果尽量小。
写完后发现一个坑：如果 K 没用完，要继续从末尾删除；还有就是结果要去掉前导零，不然会多出“0012”这种情况。我们提前提醒了这两个点，学员及时修正，顺利通过。
Behavioral：LP 高频问题
学员一开始回答 LP 有点“流水账”，比如说到“让自己自豪的项目”，只提了“做了个自动化报告系统”。我们帮他扩展了细节：为什么要做（背景痛点）→ 怎么做（具体方案）→ 结果如何（量化提升），这样就符合 STAR 框架，也让故事更有说服力。
FAQ – Amazon Software Development Engineer
Q1：Amazon SDE 的算法题会很冷门吗？
A：不会，大部分是 LeetCode 高频题，重点在思路是否清晰、能否快速写出 bug-free code。
Q2：LP 行为题怎么准备？
A：建议提前准备 6~8 个 STAR 案例，覆盖常见场景（冲突解决、效率提升、客户至上、领导力）。
Q3：Coding 环节如果卡住怎么办？
A：要敢于和面试官交流思路，不要死磕。亚麻看重“沟通 + 迭代”，而不是只看最终答案。
Q4：三轮面试之间有间隔吗？
A：通常一周左右，节奏比较紧。
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