Amazon NG 面试经验分享：算法挑战与优化技巧 | 面试代面 面试辅导 在线编程测试
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面试概述
在这次Amazon NG面试中，主要聚焦在算法解决方案与优化策略上，涵盖了涉及数组操作、动态规划和滑动窗口的复杂问题。以下为具体的面试问题描述及其建议解答。
问题1：寻找连续袋子的最大金额和
关键词：动态规划、滑动窗口、数组处理
题目描述： 在Amazon金融团队的场景下，一位分析师需要从无限数量的袋子中选择连续的k个袋子，以确保这些袋子中的金额总和达到最大。输入为一个二维数组，代表包含金额的袋子范围和数量。给定k和该数组，要求找到总金额最大的连续袋子组合，返回最大和的结果。
示例输入：
k = 5
segment = [ [1, 4, 2], [6, 6, 5], [7, 7, 7], [9, 10, 1] ]建议解答： 此题可以通过滑动窗口来解决。将不同范围的金额进行累积求和，逐步寻找包含最大金额的k个连续袋子。具体步骤包括：
- 初始化一个滑动窗口，并将各段的金额根据袋子范围放入窗口中。
- 逐步滑动窗口，计算每次k个袋子的和，记录最大值。
- 返回最大金额和。
该解法可以在O(n)时间复杂度下完成，适用于面试中的大数据量场景。
问题2：CPU温度最小化操作步骤
关键词：操作优化、分治策略、系统设计
题目描述： Amazon的系统管理员面临一个CPU温度调节问题，目标是尽量减少操作次数使得所有CPU温度降为0。管理员可以通过选择不同的操作策略来降低温度，例如对某一范围的核心进行降温或者全局增加温度。输入为每个核心的初始温度，返回最少的操作次数。
示例输入：
temperature = [2, 4, 4]建议解答： 该问题可以使用贪心策略来最小化操作次数。具体步骤如下：
- 针对当前最高温度核心的范围，选择最优降温方式，递归操作至所有核心降温为0。
- 使用分治法将操作分成左右两部分，选择性地减少温度，避免重复操作。
最终步骤数将根据递归次数和操作方式计算得出，通常在最优情况下可实现O(n log n)复杂度。该解法展现了面试者对系统优化和分治法的理解。
