亚马逊实习面试经验 2021

最近有许多程序员都在关注亚马逊的实习面试经验，下面就为大家详细介绍一下。

面试流程

亚马逊实习的面试流程通常分为以下几个环节：

1. 电话面试，通常是30分钟左右，主要考察基本编程知识和算法。
2. 在线编程测试，通常需要完成3-5道编程题目，时间为1-2小时。
3. 2-3轮面试，每轮1小时左右，主要考察编程能力和算法思维。

面试题目

根据往年的经验，亚马逊的实习面试题目主要集中在以下几个方面：

1. 数据结构和算法基础，比如链表、树、排序算法等。
2. 实际应用场景，比如如何设计一个推荐系统、如何优化数据存储等。
3. 对于面试者简历上提到的项目或技术，会从中选出几个问题来深入了解。

以下是一些经典的面试题目：

1. 两数之和

给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。

def twoSum(nums, target):
    d = {}
    for i, n in enumerate(nums):
        m = target - n
        if m in d:
            return [d[m], i]
        d[n] = i

2. 用栈实现队列

使用栈的方法实现队列的下列操作：

push(x) -- 将元素 x 推入队列的尾部。 pop() -- 从队列首部移除元素。 peek() -- 返回队列首部的元素。 empty() -- 返回队列是否为空。

class MyQueue:
    def __init__(self):
        self.inStack = []
        self.outStack = []

    def push(self, x: int) -> None:
        self.inStack.append(x)

    def pop(self) -> int:
        self.move()
        return self.outStack.pop()

    def peek(self) -> int:
        self.move()
        return self.outStack[-1]

    def empty(self) -> bool:
        return not self.inStack and not self.outStack

    def move(self):
        if not self.outStack:
            while self.inStack:
                self.outStack.append(self.inStack.pop())

3. 如何优化模糊搜索

如果要在一个包含了数百万条文本的大型数据库中进行模糊搜索，如何优化这个过程？

优化方案有很多，常用的有以下几种：

1. 使用先进的搜索引擎，如ElasticSearch或者Solr，这些搜索引擎可以很好地支持模糊搜索和大量数据的存储与查询。
2. 使用分块索引，将数据库分成许多块，每一块建立索引，优化查询的速度，可以让查询复杂度降到O(logN)的级别。
3. 对文本进行适当的处理，如对于英文文本可以进行大小写统一、去除标点符号、转换为词干等处理方式，可以大大提高匹配准确率。

总结

以上就是亚马逊实习面试的一些经验和技巧。总的来说，要顺利通过面试，需要掌握扎实的编程基础和优秀的算法思维能力，同时需要实际项目和技术方面的经验。希望这篇文章对大家有所帮助。