最近幫一位學員復盤了 Amazon SDE 的完整面試，整個過程非常有代表性。 學員是 美國某 TOP30 本科 CS 應屆生，刷題比較紮實，專案經歷也還不錯，但一開始對 LP 問題的準備不足，有點擔心回答太泛。 我們提前幫他梳理了專案亮點，用 STAR 法打磨案例，最終順利完成了三輪面試。
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：LP 高頻問題
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。
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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