亚马逊面试经历 | 380(校内)

简介

本文为一名程序员在校内面试亚马逊时的经历分享。在面试过程中，他接受了多轮不同类型的面试，包括技术面试和行为面试等。整个面试历程充满了挑战和收获，有助于其他程序员了解亚马逊的面试流程和注意事项，以及更好地准备自己的面试。

技术面试

第一轮

第一轮面试是一名在亚马逊工作的工程师对我的技术能力进行评估。他提出了一些技术问题，问我如何解决这些问题，以及我的解决方案是否有优化空间。这些问题涉及到数据结构，算法和系统设计等方面，需要我进行具体的实现和分析。

代码片段

以下是我在这个面试环节中的一个代码片段。这个问题要求我实现一个可以处理线性数据流的算法，以确定数据流中最大的k个元素。我的解决方案是使用最小堆来实现，可以在O(nlogk)时间内实现这个任务。

import heapq

class TopKElement(object):
    def __init__(self, k):
        self.heap = []
        self.k = k

    def add(self, val):
        if len(self.heap) < self.k:
            heapq.heappush(self.heap, val)
        else:
            min_val = self.heap[0]
            if val > min_val:
                heapq.heapreplace(self.heap, val)

    def get_topk(self):
        return sorted(self.heap, reverse=True)

第二轮

第二轮技术面试由另一位工程师主持。他向我介绍了一个关于分布式系统的问题。问题要求我设计一个最小的分布式系统模型，同时满足高可用性和高性能的需求。我需要考虑如何确保数据的一致性和分发，并针对不同的场景和需求设计相应的业务逻辑和算法解决方案。

代码片段

以下是我在这个面试环节中的一个代码片段。这个问题要求我设计一种分布式哈希表的实现方法，以支持节点的增加和删除操作。我的解决方案是使用一致性哈希算法，将节点和数据的分配基于哈希函数的节点环面完成。

import hashlib

class ConsistentHashRing(object):
    def __init__(self, nodes, replicas=5):
        self.replicas = replicas
        self.nodes = nodes
        self.ring = dict()

        for node in self.nodes:
            for i in range(replicas):
                key = self.get_hash('%s:%s' % (node, i))
                self.ring[key] = node

    def get_node(self, key):
        if not self.ring:
            return None

        hash_key = self.get_hash(key)
        for node_key in sorted(self.ring.keys()):
            if hash_key <= node_key:
                return self.ring[node_key]

        return self.ring[min(self.ring.keys())]

    def add_node(self, node):
        for i in range(self.replicas):
            key = self.get_hash('%s:%s' % (node, i))
            self.ring[key] = node
        self.nodes.append(node)

    def remove_node(self, node):
        for i in range(self.replicas):
            key = self.get_hash('%s:%s' % (node, i))
            del self.ring[key]
        self.nodes.remove(node)

    def get_hash(self, key):
        m = hashlib.md5()
        m.update(key.encode('utf-8'))
        return int(m.hexdigest(), 16)

行为面试

除了技术面试，我还接受了一些行为面试。这些面试主要关注我的沟通能力，项目经历和意愿等情况。我需要回答一些开放性的问题，并且说明我的想法和想法的逻辑。

总结

亚马逊的面试流程是比较综合和有挑战性的。程序员需要准备不同类型的面试，包括技术面试和行为面试。他们需要准备好各种细节，如算法设计，语言和数据库知识，系统架构，沟通技巧等等。通过准备和实践，我对我的技术水平和面试能力有了更深层次的认识和理解。