近期 Amazon 再次开启大规模 Online Assessment 发放，本轮 OA 统一使用 HackerRank 平台。不少同学在做完之后的共同感受是：题目本身并不偏难，但一旦理解偏差，后续代码几乎无法挽回。今天来对 Amazon OA 的两道 Coding 题进行系统性复盘，帮助后续参加 OA 的同学提前建立正确预期。
Amazon OA 基本資訊概覽
- 測試平臺：HackerRank
- 題目數量：2 道 Coding
- 整體難度：中等偏上
- 主要考察能力：
- 複雜業務規則的快速抽象
- 動態資料結構的使用能力
- 貪心策略是否合理
- 對隱藏約束和邊界條件的敏感度
第一題：伺服器分配與 Cost 計算問題
題目背景
系統中存在若干臺伺服器，每臺伺服器擁有一定數量的空閒例項。伺服器狀態以陣列形式給出，陣列下標代表伺服器編號，數值代表當前可用例項數量。
現在有 m 位客戶依次到來，每一位客戶都需要選擇一臺伺服器租用一個例項。伺服器的狀態會隨著客戶的選擇不斷髮生變化。
分配與 Cost 規則
對每一位客戶，系統會執行如下操作：
- 在當前所有伺服器中，選擇 空閒例項數量最多 的伺服器
- 成功選擇後，該伺服器的空閒例項數量減 1
- 本次選擇會產生一個 cost，其計算方式為：
- cost = 選擇前，當前所有伺服器中的最小空閒例項數 + 最大空閒例項數
最终要求输出：在 m 位客戶完成分配之後，所有 cost 的累計總和。
解題本質分析
這是一道非常典型的 Amazon 風格題目，本質並不是考察複雜演算法，而是考察候選人是否能夠：
- 快速識別這是一個 動態維護最大值和最小值的問題
- 在多次更新場景下，避免使用低效的全陣列掃描
在 ProgramHelp 的輔導過程中，這道題的主要失分原因集中在三個方面：
- 沒有意識到 cost 必須在「選擇之前」計算
- 每一輪透過遍歷陣列尋找最大/最小值，導致時間複雜度過高
- 沒有正確處理例項數量減到 0 後的伺服器狀態
正確解題方向
這類問題的標準解法是使用堆結構 來維護伺服器狀態：
- 使用最大堆動態維護當前空閒例項最多的伺服器
- 同時維護當前最小空閒例項值（可透過最小堆或額外計數結構）
每一輪操作只需要：
- 取最大值
- 記錄當前最大與最小
- 更新伺服器狀態並重新入堆
只要資料結構選擇正確，整體實現是穩定且可控的。
第二題：Log 零件與 Warehouses 分配最大化問題
題目背景
系统中存在多个 log delivery，每个 log 对应一定数量的零件（parts）。现在有 k 個 warehouses，其中 k 為偶數。
儲存規則如下：
- 每個 warehouse 只能儲存來自 同一個 log 的零件
- 同一個 log 的零件可以被分散儲存到多個 warehouse
- 允許存在部分 log 的零件最終未被任何 warehouse 儲存
排序與目標約束
當所有 warehouse 完成儲存後：
- 按照每個 warehouse 儲存的零件數量進行排序
- 排名前
k/2的 warehouse 被認為是“儲存最多的一半” - 排名後
k/2的 warehouse 被認為是“儲存最少的一半”
題目要求輸出：
後半部分（儲存最少的 k/2 個 warehouse）中，零件數量之和的最大可能值。
解題核心難點
這道題的難點並不在於實現，而在於對目標的理解。
很多同學會下意識地想要“儘量多存零件”，但真正的最佳化目標並不是總儲存量，而是：
在排序之後，儘可能抬高後半部分 warehouse 的總和。
这意味着：不能让前半部分 warehouse 吃掉过多零件，分配策略必须尽量均衡，同时满足单 warehouse 只能来自同一 log 的限制。
为什么很多考生在应对 Amazon OA 会选择专业助攻？
在 ProgramHelp 的真实案例中，很多同学的问题并不是“完全不会写”，而是：OA 时间不足，来不及试错，题目规则复杂，容易在细节处踩坑，平台限制严格，一次失误直接淘汰。
Amazon OA 的本质是筛人而不是教学。在这种情况下，选择稳定、经验成熟的面试支持，往往比单纯“再刷几道题”更有效。
