亚马逊面试经历|设置 424（用于 SDE 2）

简介

这篇文章是关于我在亚马逊的一次编程面试经历，职位是 SDE 2。在这篇文章中，我将与大家分享我经历中遇到的问题以及我的解决方法和思路。让我们开始吧！

面试流程

首先是电面，时长大概是一个小时左右。面试官会通过共享屏幕的方式提出问题，并要求我实现一个算法或是解决一个问题。这次电面主要涉及以下几个方面：

• 数据结构
• 算法
• 复杂度分析
• 面向对象编程

接下来是两轮电话面试，每轮面试时间大约为1小时15分钟。面试中，我需要经历以下几个环节：

• 自我介绍
• 我过去的工作经历
• 技术问题

一些技术问题涉及以下领域：

• 操作系统
• 分布式系统
• 数据库
• 网络协议

问题描述

这里是我在电面中遇到的一个问题：有一个整数数组，要求从中找出一个子数组，其元素的和最大，返回该子数组的元素和。以下是问题的更具体说明：

给定一个整数数组nums，找到其所有子数组中元素和的最大值。 

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。

解答思路

这个问题可以使用动态规划算法来解决。我们可以从0号元素开始枚举每个元素i，记录并更新以前i-1个元素之和的最大值f[i]。当我们移动到下一个元素的时候，我们可以把前面的最大和与当前元素的值相加，并记录下最大和。如果当前元素的值就已经比前面的最大和大，那么我们就从当前位置重新开始计算最大和。

算法步骤

以下是该算法的详细步骤：

1. 初始化两个变量max_sum和curr_sum，分别设置为数组的第一个元素。这个步骤也可以在循环中做到。
2. 从第二个元素开始循环，对于每个元素：
   1. 将curr_sum与元素值相加，并在curr_sum和元素值之间选择较大值。以此来保证，curr_sum始终是当前位置i之前元素的最大和。
   2. 将max_sum和curr_sum之间选择较大的值作为新的max_sum。这样我们将得到一个以当前位置结尾的子数组最大和。
3. 返回max_sum。

代码实现

这里是使用C++实现该算法的代码片段：

int maxSubArray(vector<int>& nums) {
    int max_sum = nums[0], curr_sum = nums[0];
    for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
        curr_sum = max(nums[i], curr_sum + nums[i]);
        max_sum = max(max_sum, curr_sum);
    }
    return max_sum;
}

总结

亚马逊的面试呈现出高质量和挑战性的特点。对于一位寻求职业发展的程序员来说，这些面试也提供了很好的机会来扩展和深入探索他们的技术和职业道路。我在这次面试中学到了很多东西，并收获了很多经验。希望这篇文章的读者们也能有所启发，为未来的面试做好充分的准备。