最近亚马逊来我们学院招聘 FTE 和实习生。在这里分享一下我的面试经历。有 1 轮在线面试和 3 轮 F2F 面试和 1 轮 Bar Raiser。
在线回合有 2 个编码问题和 20 个（基于排序复杂性、递归、定量能力、几何等的 MCQ）。
F2F 1
他自我介绍，问我关于我的项目。
然后他问了我这些问题
1. 找出所有大小为 k 的子数组的最大值。
我给了他 ao(n*n) 方法，然后是使用段树的 o(n*log(n)) 方法，然后是使用最大堆的 o(n*log(k)) 方法，然后是使用 deque 的 o(n) 方法。他让我编写完整的生产级代码。
2. 找出 n 中从右边开始的第一个非零数字！简单地保留每个乘法的最后一位数字，给出了一个 o(n) 方法。他似乎很满意。
F2F 2
他问了以下问题
1. 他让我做一个字典，我必须在其中搜索一个字符串，如果它不存在，我必须插入字典。使用 map 给出 ao(n*log(n)) 方法。他要求优化它，然后给出了一种尝试方法。他让我为它编写完整的代码。
2.他问我，什么是LRU缓存，它是如何实现的。然后他让我为它编写完整的生产级代码。
F2F 3
这次面试是设计回合和理论回合。
1. 首先，他问了我最喜欢的科目。我告诉他操作系统。然后他问我进程调度算法，然后他问我你将如何为新形成的文件分配内存。我告诉他最适合、最适合和最不适合的情况。他问我这些有什么优点和缺点。
2. 然后他问了我一个设计问题。假设您有一栋 13 层楼的建筑，其中有 6 部电梯，您必须设计一种算法，以便如果用户单击电梯按钮，任何可用的电梯都应在最短的时间内到达他。
3.然后他要求给facebook的twitter的top k趋势设计。我告诉他，我会保留一个用于存储与特定趋势相关联的用户数量计数的尝试，并将此计数保留在最大堆中，并将提取前 k 个趋势。
设计解决方案因候选人而异。所以你应该设计自己的解决方案，而不是在谷歌上搜索解决方案。
F2F 4
这是一个 Bar raiser 回合，它是电话的。他询问了我的项目，我们就它进行了详细的讨论。 40 分钟后，他让我编写使用循环链表实现 LRU 的完整生产级代码。这很容易，我在第二轮也做到了，所以我写了整个代码，他很满意。
判决：选择😛
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