新鲜出炉，Amazon SDE 面经(电面+Onsite)

刚刚参加完Amazon的面试，来写一下自己的面试过程。我申请的是SDE-1的职位。面试流程是2轮电面，4轮Onsite.

一开始是电面。

第一轮 电面 1

1. 翻转字符串 reverse words in a string。
   1. LintCode原题：http://www.lintcode.com/en/problem/reverse-words-in-a-string/
   2. 参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/reverse-words-in-a-string/
   3. follow-up: 翻转的时候如何处理空格
2. 划分数组。
   1. LintCode原题：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/partition-array/
   2. 参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/partition-array/

第二轮 电面2

1. 链表求和。要求O（n）的时间复杂度。
   1. LintCode原题：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/add-two-numbers/
   2. 参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/reverse-words-in-a-string/
2. Find all ancestors of LCA. 给出两个节点，打印出两个节点的所有公共祖先节点，算法也就是找出最近公共祖先（LCA），然后打印root到LCA的所有节点。
   1. LintCode原题：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/lowest-common-ancestor/
   2. 参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/lowest-common-ancestor/
   3. follow-up: 问了一些关于堆和宽度优先搜索（heap & BST）的知识点。像是什么时候用宽度优先搜索，这个在《九章算法班》有讲。

电面结束后几天，HR告诉我面试通过了，并安排我去参加Onsite.

第三轮 Onsite 1

面试官先是问了我一些简历上的问题，比如我简历上的项目经验，问的还算比较细。

接着问了1道算法题。

1. 一道链表求和的题。假定用一个链表表示两个数，其中每个节点仅包含一个数字。假设这两个数的数字顺序排列，请设计一种方法将两个数相加，并将其结果表现为链表的形式。 要求不可以改变链表的顺序

第四轮 Onsite 2

面试官先问了我为什么想来amazon，接着问了我一些以前的实习经验。
然后问了两道算法题。

1. Find smallest range containing elements from k lists
   1. LintCode 近似题：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/longest-substring-with-at-most-k-distinct-characters/
   2. LintCode 近似题参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/longest-substring-with-at-most-k-distinct-characters/
2. 在一个文件中，找出所有的Anagram

第五轮 Onsite 3

这一轮纯粹是写代码。

1. Ftinding max and 2nd max in an array by minimum times.
2. 实现一个类似于并查集的数据结构，可以合并一些点的集合，并且查询点所在集合的点个数等等

第六轮 Onsite 4

问了两道算法题，都要求分享时间复杂度了。

1. 题目不是记得很清楚了。是一道排序的题目。跟Lintcode这道题目有点像:在数组中的两个数字如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。给你一个数组，求出这个数组中逆序对的总数。
   LintCode 题目地址：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/reverse-pairs/。

相似问题的参考答案：http://www.jiuzhangcom/solutions/reverse-pairs/
2. 是一道数据结构的问题。类似于设计一个LRU。
1. LintCode 相似问题：http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/lru-cache/
2. LintCode 相似问题的参考答案：http://www.jiuzhang.com/solutions/lru-cache/

 

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