面试环节与详细内容
R1: Coding - 数据流中的 Top K 问题
- 题目要求在数据流中找出前 K 个最大元素。
- 关键考点：堆（Heap）、优先队列（Priority Queue）或二叉搜索树（BST）的应用。
- 需要保证流式数据的高效处理，使用最优时间复杂度的解法，如 最小堆（Min Heap）+ 滑动窗口 方式。
- 要求写出可扩展的代码，讨论 内存优化 和 时间复杂度分析。
R2: Bar Raiser 面试
- 面试官是一位白发大姐，态度和蔼，整体沟通流畅。
- 主要考察 Amazon Leadership Principles（领导力准则），涉及行为面试（Behavioral Questions）。
- 问题示例：
- 你曾经遇到过的最具挑战性的项目是什么？如何解决？
- 你在团队合作中遇到过的最大障碍是什么？如何克服？
- 如何在资源有限的情况下达成目标？
- 重点是 STAR 方法（Situation, Task, Action, Result）清晰表达自己的经历。
R3: Coding - Amazon Warehouse Robot
- 题目涉及 机器人在仓库中规划路径，要求设计 最优的路径算法，避免碰撞，提高效率。
- 相关技术考点：
- A 搜索算法（A Search Algorithm）、Dijkstra 算法、BFS/DFS 进行路径搜索。
- 处理 障碍物检测 和 多机器人路径优化。
- 代码需要支持 扩展性，允许增加新的地图规则。
- 该题在 1point3acres 论坛中有类似案例分析。
R4: System Design - 天气报告系统
- 设计一个天气监测和报告系统，包括：
- 天气传感器（Weather Sensors） 采集数据（温度、湿度、气压、风速等）。
- 卫星数据（Satellites） 进行天气预测和模型计算。
- 数据存储：使用 时序数据库（Time-Series Database） 存储传感器数据。
- 数据流架构：Kafka 进行流数据处理，Lambda 计算单元进行实时数据分析。
- API 设计：提供 RESTful API，让用户查询天气数据。
- 讨论系统的 高可用性（HA）、容错机制 以及 如何降低延迟。
