亚马逊面试经历 | 第 175 组 (用于 SDE)

简介

本文主要介绍一位程序员在亚马逊公司面试的经历和面试题目，供大家参考。

经历

该程序员共进行了5轮面试，每轮面试约45分钟。面试官大多来自技术团队，还有一些来自人力资源部门。

第一轮：面试官通过白板上的编程题考察了程序员的数据结构与算法知识。

第二轮：面试官考察了程序员对于分布式系统的理解和实践经验，提出了一些关于亚马逊网络架构和数据库设计的问题。

第三轮：面试官考察了程序员的面向对象设计能力，提出了一些关于设计模式和架构的问题。

第四轮：面试官考察了程序员对于系统调优和性能优化的理解和经验，询问了一些针对CPU、内存、硬盘和网络等方面的优化方法和实践案例。

第五轮：面试官主要考察了程序员的领导力和团队协作能力，提出了一些关于项目管理和决策制定的问题。

面试题目

以下是该程序员在亚马逊面试中遇到的一些题目示例。

题目一

请实现一个带有最小值操作的栈，并分析时间和空间复杂度。要求所有操作的时间复杂度均为 O(1)。

代码如下:

class MinStack:
    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.stack = []
        self.min_stack = [float('inf')]

    def push(self, x: int) -> None:
        self.stack.append(x)
        self.min_stack.append(min(x, self.min_stack[-1]))

    def pop(self) -> None:
        self.stack.pop()
        self.min_stack.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.stack[-1]

    def getMin(self) -> int:
        return self.min_stack[-1]

题目二

使用 C++ 语言实现一个简单的 LRU 缓存算法。要求支持如下操作：

• get(key)
• put(key, value)
• 当缓存容量达到上限时，淘汰最早访问的记录。

代码如下:

#include <list>
#include <unordered_map>

using namespace std;

class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) {
        capacity_ = capacity;
    }

    int get(int key) {
        auto it = cache_map_.find(key);
        if (it == cache_map_.end())
            return -1;
        cache_list_.splice(cache_list_.begin(), cache_list_, it->second);
        return it->second->second;
    }

    void put(int key, int value) {
        auto it = cache_map_.find(key);
        if (it != cache_map_.end())
            cache_list_.erase(it->second);
        cache_list_.push_front(make_pair(key, value));
        cache_map_[key] = cache_list_.begin();

        if (cache_map_.size() > capacity_) {
            int k = cache_list_.back().first;
            cache_list_.pop_back();
            cache_map_.erase(k);
        }
    }

private:
    int capacity_;
    list<pair<int, int>> cache_list_;
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> cache_map_;
};

题目三

设计并实现一个分布式缓存系统，要求支持如下操作：

• set(key, value)
• get(key)

对于每个 key，缓存服务器应该在多台主机上建立相同数量的缓存副本，以保证高可用性。

代码略。

总结

亚马逊面试强调对数据结构、算法、分布式系统、性能优化、项目管理等领域的深入理解和实践经验。面试题目难度较高，需要有良好的技术积累和实际项目经验。