亚马逊 亚麻VO面试经历分享：编程面试代面、系统设计代面、面试准备代面
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亚马逊VO面试经历分享：编程面试代面、系统设计代面、面试准备代面
面试经历分享
上周我刚刚参加了亚马逊的虚拟面试（VO），一共四轮。趁着还有记忆来跟大家分享一下，希望能对准备亚马逊面试的朋友们有所帮助。
第一轮：行为问题 + 编程
行为问题（30分钟）
问题：make decision on your own, hard requirement
解答：描述一个你在没有太多指导的情况下做出独立决策的经历，并解释你的决策过程和结果。
编程问题
题目：输出Dependencies，类似于 [LeetCode](🔗 leetcode.com)
解题思路：使用图的拓扑排序算法来解决依赖关系问题，可以使用DFS或Kahn's算法实现。
第二轮：行为问题 + 编程
行为问题（30分钟）
问题：most challenging, not enough data
解答：描述一个你在数据不足的情况下克服挑战并成功完成项目的经历，强调你的问题解决能力和创新思维。
编程问题
题目：更新N-ary树代表的服务器系统，从根节点开始，每一个时间单位更新一个节点，求最短更新时间。
解题思路：可以使用广度优先搜索（BFS）来模拟软件更新过程，记录每层节点的更新时间，最终求出更新所有节点所需的最短时间。
第三轮：系统设计
题目：Notification System
设计一个通知系统，能够通过多个渠道广播消息。
解题思路：需要设计系统架构，考虑消息队列、数据库设计、负载均衡和故障恢复等方面。使用Kafka或其他消息队列来处理消息广播，设计灵活的API接口来支持多种消息渠道。
第四轮：行为问题 + 编程
行为问题（30分钟）
问题：Above and beyond, Customer obsession
解答：描述你在工作中如何超越预期，为客户提供卓越服务的经历，展示你的客户导向思维和执行力。
编程问题
题目：抽奖活动，每个人可以花1-100块钱，花的钱越多中奖的概率越高。给定一个数组如 [("A", 20), ("B", 45), ("C", 67)] 和一个K，输出K个中奖者。
解题思路：可以使用加权随机抽样算法（Weighted Random Sampling）来实现，根据每个人花的钱计算中奖概率，随机选出K个中奖者。
面试准备建议
每一轮面试都包含行为问题（LP），建议大家准备10-12个真实的经历来应对这些问题。这些经历可以涵盖项目管理、团队合作、冲突解决、客户服务和创新等方面。
希望这些面试经验和解题思路对大家有所帮助。如果有任何问题或需要更多的面试辅导服务，欢迎添加微信 leetcode-king 进行咨询。
