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 亞麻 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。
Amazon SDE 面試流程結構概覽
亞麻 SDE 的整體面試流程通常為：簡歷篩選 → Online Assessment → VO → 招聘評估。需要注意的是，Amazon Leadership Principles 並不是只在行為面試中出現，而是從流程最早期就開始貫穿評估。
在簡歷篩選階段，招聘方除了看技術背景和專案經歷，也會關注候選人是否體現 Ownership、Deliver Results 等 LP 特質，例如是否有完整負責專案、推動問題閉環的經歷。
OA 通常由兩部分組成。第一部分是演算法題，題型集中在陣列、字串、樹、貪心和動態規劃等高頻考點，重點不僅是寫出正確答案，還包括邏輯清晰度和邊界處理能力。第二部分是行為或工作風格測試，這一模組與亞麻 LP 的關聯度非常高，題目透過場景選擇的方式，考察你在壓力、衝突和不確定性下的決策傾向，往往會影響後續面試官對你的整體判斷。
VO 一般包含 3–4 輪技術與行為交叉面試。Coding 輪在考演算法的同時，會追問你的方案選擇和權衡邏輯，用來對映相關的領導力原則；System Design 輪不僅關注架構能力，也會結合過往經歷提問，考察長期思維和結果導向；最後通常會有一輪高度聚焦 Amazon Leadership Principles 的行為面試，對經歷細節進行深入追問。
總體來說，能否系統性地將自己的經歷與亞麻 LP 對齊，是透過整個面試流程的關鍵。
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，程式碼幾分鐘就寫完，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列舉：每個節點要麼裝攝像頭要麼不裝，然後遞迴算最小數量。但遞迴樹一展開，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）；
- 該節點沒被覆蓋。
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。寫完後面試官直接點頭。
第二輪：演算法 + 行為混合
Coding：Remove K Digits（移除 K 位數字求最小數）
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，大機率要用棧或者貪心。
他嘗試用單調遞增棧：從左往右遍歷數字，如果當前數字小於棧頂，就不斷 pop 掉較大的數字，這樣能保證結果儘量小。
寫完後發現一個坑：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，順利透過。
Behavioral：亞麻 LP 高頻問題
學員一開始回答 LP 有點“流水賬”，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”。我們幫他擴充套件了細節：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。
建議列表 + 模板示例：
| 領導力原則 | 典型問題 | 回答要點 |
|---|---|---|
| 客戶至上 | 請舉例說明你如何為客戶爭取利益 | 展示如何優先考慮客戶需求，並實際推動改進或產生影響 |
| 主動承擔責任 | 請描述一次你主動承擔超出職責的工作 | 展現主動承擔風險或解決問題的經歷，體現責任感 |
| 快速行動 | 請舉例說明你在時間緊迫下做出的決策 | 強調在有限資訊下快速做出合理決策，並承擔後果 |
| 交付結果 | 請分享一次你在壓力下完成關鍵目標的經歷 | 聚焦最終結果和實際影響，體現執行力和影響力 |
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：要敢於和麵試官交流思路，不要死磕。亞麻看重“溝通 + 迭代”，而不是隻看最終答案。
Q4：三輪面試之間有間隔嗎？
A：通常一週左右，節奏比較緊。
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