最近幫一位學員復盤了 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 亚麻 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。
Amazon SDE 面试流程结构概览
亚麻 SDE 的整体面试流程通常为：简历筛选 → Online Assessment（OA）→ Virtual Onsite（VO）→ 招聘评估。需要注意的是，Amazon Leadership Principles 并不是只在行为面试中出现，而是从流程最早期就开始贯穿评估。
在简历筛选阶段，招聘方除了看技术背景和项目经历，也会关注候选人是否体现 Ownership、Deliver Results 等 LP 特质，例如是否有完整负责项目、推动问题闭环的经历。
OA 通常由两部分组成。第一部分是算法题，题型集中在数组、字符串、树、贪心和动态规划等高频考点，重点不仅是写出正确答案，还包括逻辑清晰度和边界处理能力。第二部分是行为或工作风格测试，这一模块与亚麻 LP 的关联度非常高，题目通过场景选择的方式，考察你在压力、冲突和不确定性下的决策倾向，往往会影响后续面试官对你的整体判断。
VO 一般包含 3–4 轮技术与行为交叉面试。Coding 轮在考算法的同时，会追问你的方案选择和权衡逻辑，用来映射相关的领导力原则；System Design 轮不仅关注架构能力，也会结合过往经历提问，考察长期思维和结果导向；最后通常会有一轮高度聚焦 Amazon Leadership Principles 的行为面试，对经历细节进行深入追问。
总体来说，能否系统性地将自己的经历与亚麻 LP 对齐，是通过整个面试流程的关键。
第一輪：演算法程式設計（Coding）
題目一：Jump Game II（最少跳躍次數）
學員上來第一反應是用 DP，想著記錄每個位置的最少步數。 但寫了幾行就發現狀態轉移太複雜，時間複雜度接近 O（n²），在大陣列情況下肯定會超時。
我們當場提醒他換角度思考：其實每一步的關鍵是「跳到哪裡能覆蓋最遠」。 於是他調整為貪心解法：用兩個變數維護 current_end 和 farthest，遍歷陣列時不斷更新最遠可達位置，一旦走到當前邊界就跳一次。 這個過程像 BFS 的層次遍歷，思路更清晰，也符合面試官期待。
調整之後，代碼幾分鐘就寫完，還順手過了幾個 edge case，比如陣列長度為 1 或元素為 0 的情況。
題目二：Binary Tree Cameras（二叉樹監控）
這個題難點在於狀態定義。 學員一開始只想到暴力枚舉：每個節點要麼裝攝像頭要麼不裝，然後遞歸算最小數量。 但遞歸樹一展開，複雜度直接爆炸，不可行。
我們引導他想：「能不能給每個節點定義狀態，減少重複計算？ ”
他後來用 DFS 後序遍歷，給節點分三種情況：
- 該節點裝了攝像頭;
- 該節點已被覆蓋（子節點有攝像頭）;
- 该节点没被覆盖。
遍歷時優先讓子節點去承擔覆蓋責任，只有在必要時才在當前節點放攝像頭。 這樣思路一轉，就從指數複雜度變成線性複雜度。 寫完后面試官直接點頭。
第二輪：演算法 + 行為混合
Coding：Remove K Digits（移除 K 位數位求最小數）
學員看到題目時，直覺是“暴力刪除所有組合然後取最小值”，但馬上意識到這是指數級，完全不可行。
他卡了幾秒，我們提示：這類“刪除元素讓結果變小”的題，大概率要用棧或者貪心。
他嘗試用單調遞增棧：從左往右遍歷數位，如果當前數位小於棧頂，就不斷 pop 掉較大的數字，這樣能保證結果盡量小。
寫完后發現一個坑：如果 K 沒用完，要繼續從末尾刪除; 還有就是結果要去掉前導零，不然會多出“0012”這種情況。 我們提前提醒了這兩個點，學員及時修正，順利通過。
Behavioral：亚麻 LP 高频问题
學員一開始回答 LP 有點「流水帳」 比如說到「讓自己自豪的專案」 ，只提了「做了個自動化報告系統」。 我們幫他擴展了細節：為什麼要做（背景痛點）→ 怎麼做（具體方案）→ 結果如何（量化提升），這樣就符合 STAR 框架，也讓故事更有說服力。
建议列表 + 模板示例：
| 领导力原则 | 典型问题 | 回答要点 |
|---|---|---|
| 客户至上 | 请举例说明你如何为客户争取利益 | 展示如何优先考虑客户需求，并实际推动改进或产生影响 |
| 主动承担责任 | 请描述一次你主动承担超出职责的工作 | 展现主动承担风险或解决问题的经历，体现责任感 |
| 快速行动 | 请举例说明你在时间紧迫下做出的决策 | 强调在有限信息下快速做出合理决策，并承担后果 |
| 交付结果 | 请分享一次你在压力下完成关键目标的经历 | 聚焦最终结果和实际影响，体现执行力和影响力 |
FAQ – Amazon Software Development Engineer
Q1：Amazon SDE 的演算法題會很冷門嗎？
A：不會，大部分是 LeetCode 高頻題，重點在思路是否清晰、能否快速寫出 bug-free code。
Q2：LP 行為題怎麼準備？
A：建議提前準備 6~8 個 STAR 案例，覆蓋常見場景（衝突解決、效率提升、客戶至上、領導力）。
Q3：Coding 環節如果卡住怎麼辦？
A：要敢於和面試官交流思路，不要死磕。 亞麻看重「溝通 + 反覆運算」，而不是只看最終答案。
Q4：三輪面試之間有間隔嗎？
A：通常一周左右，節奏比較緊。
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Amazon 的面試絕對是“演演算法 + LP 雙線作戰”，一個沒準備好都容易翻車。
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