#亚马逊面试经验及常考算法题，助你轻松入职！#

见解分享

2023-05-06 04:29:39

亚马逊面试：揭秘常考算法题，轻松入职科技巨头

掌握算法，解锁亚马逊之门

对于许多技术专家来说，亚马逊一直是梦寐以求的求职圣地。然而，众所周知，亚马逊的面试以算法题的数量和难度而著称。为了帮助您在亚马逊的招聘赛道中脱颖而出，本文将为您揭秘亚马逊常考算法题，分享面试经验，并提供针对性的备考指南。

一、我的亚马逊面试亲历

今年年初，我有幸参加了亚马逊的面试，整个过程分为两大部分：技术面试和行为面试。

1. 技术面试

技术面试持续了两个小时，主要考察算法和数据结构。面试官首先让我自我介绍，随后抛出了一系列LeetCode中等难度的算法题。我从容作答，并详细解释了我的解题思路。

2. 行为面试

行为面试持续了一个小时，面试官主要询问了我过往的项目经验、团队协作能力和解决问题的能力。我根据亚马逊的领导力原则一一回答，并结合实际案例进行了论证。

二、亚马逊常考算法题

根据我的面试经验和广泛调研，我总结了亚马逊常考的算法题，涵盖了排序、搜索、动态规划和贪心算法等核心知识点。

1. 排序算法

冒泡排序
选择排序
插入排序
归并排序
快速排序

# Python 实现快速排序
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr

    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]

    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

2. 搜索算法

线性搜索
二分查找
插值搜索
哈希表搜索
Trie 树搜索

# Python 实现二分查找
def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2

        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1

    return -1

3. 动态规划算法

斐波那契数列
最长公共子序列
最长递增子序列
背包问题
矩阵连乘

# Python 实现斐波那契数列（动态规划）
def fibonacci(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return 1

    memo = [0] * (n + 1)
    memo[0] = 1
    memo[1] = 1

    for i in range(2, n + 1):
        memo[i] = memo[i - 1] + memo[i - 2]

    return memo[n]

4. 贪心算法

最小生成树
迪杰斯特拉算法
普里姆算法
克鲁斯卡尔算法

# Python 实现最小生成树（普里姆算法）
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[0] * self.V for _ in range(self.V)]

    def add_edge(self, u, v, weight):
        self.graph[u][v] = weight
        self.graph[v][u] = weight

    def find_min_spanning_tree(self):
        visited = [False] * self.V
        parent = [-1] * self.V
        weight = [float('inf')] * self.V
        weight[0] = 0

        for _ in range(self.V):
            min_weight = float('inf')
            min_weight_vertex = -1

            for v in range(self.V):
                if not visited[v] and weight[v] < min_weight:
                    min_weight = weight[v]
                    min_weight_vertex = v

            visited[min_weight_vertex] = True

            for v in range(self.V):
                if self.graph[min_weight_vertex][v] > 0 and not visited[v]:
                    if self.graph[min_weight_vertex][v] < weight[v]:
                        weight[v] = self.graph[min_weight_vertex][v]
                        parent[v] = min_weight_vertex

        return weight, parent