很多人以为 Amazon 的面试不再像以前那么难了，尤其是算法题目似乎比 FAANG 其他公司“友好”一些。但是，这真的意味着 Amazon 的面试变简单了吗？如果你经历过真正的面试，你就会发现，面试官考察的并不仅仅是算法，而是你的 问题拆解能力、逻辑推理、代码质量、沟通表达，甚至你的心理素质。
今天，我们用一位真实求职者的 Amazon 面试经历，来还原这场面试的全过程，看看 CSOAHELP 远程面试辅助 如何帮助他顺利通过。
Amazon 的面试官在 Zoom 上打开了一个共享文档，向候选人展示了今天的算法题。
"There are N products, and we don’t know exactly how many categories there are and which product belongs to which category. We are, however, aware that certain pairs of products belong in the same category. So, we are given a list of such product ID pairs that identify products belonging to a same category.
For example: (1, 5), (7, 2), (3, 4), (4, 8), (6, 3), (5, 2). When we analyze that list, we can see that we only have two categories with 4 products each: (1, 2, 5, 7), (3, 4, 6, 8).
The questions are: How many categories we have? How many products in each category?"
题目大致意思是，给出一些产品 ID 对，表示这些产品属于同一类别。求解产品分组的数量，并统计每组产品的数量。
候选人看完题目后，思考了一会儿，试图构建合理的数据结构。但由于题目没有提供产品总数，而是仅提供了一些关联对，这让他一时不知道该如何初始化数据存储结构。CSOAHELP 远程辅助在副屏幕上给出了一条完整的文字提示：“把这个问题建模为无向图的连通分量问题，每个产品是一个节点，每个给定的配对代表一条边。你需要找出所有的连通分量。”
候选人立刻意识到，应该使用 深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS） 来遍历整个图，并记录连通的产品类别。面试官等待了一会儿后，问道：“你打算如何解决这个问题？”
CSOAHELP 立即提供了完整的回答模板，候选人复述道：“我会使用 defaultdict 构建无向图，把每个产品 ID 作为节点，给出的产品对作为边。然后，我会用 DFS 递归遍历整个图，找出所有的连通分量，并统计每个类别中的产品数量。”
面试官示意候选人可以开始写代码。
如果没有 CSOAHELP，候选人可能会在代码实现时遇到瓶颈，比如：
- 逻辑混乱，不知道如何构建数据结构
- 忘记处理产品 ID 可能是非连续数字的情况
- 代码写到一半，发现思路不清晰，导致大幅修改
但在 CSOAHELP 的辅助下，候选人直接获得了完整的代码框架，可以照着写：
from collections import defaultdict
def findCategories(pairs):
graph = defaultdict(set)
for a, b in pairs:
graph[a].add(b)
graph[b].add(a)
visited = set()
categories = []
def dfs(node, category):
if node in visited:
return
visited.add(node)
category.append(node)
for neighbor in graph[node]:
dfs(neighbor, category)
for product in graph:
if product not in visited:
category = []
dfs(product, category)
categories.append(category)
return categories
pairs = [(1, 5), (7, 2), (3, 4), (4, 8), (6, 3), (5, 2)]
categories = findCategories(pairs)
print(f"Total categories: {len(categories)}")
for i, category in enumerate(categories, 1):
print(f"Category {i}: {category}, Size: {len(category)}")
面试官让候选人运行代码，结果正确地输出了两个类别，分别包含四个产品。面试官又问：“如果数据量很大，比如有几十万个产品，这个代码的性能如何？”
CSOAHELP 迅速给出了完整的分析，候选人可以直接复述：“这个代码的时间复杂度是 O(N + E)，其中 N 是产品的数量，E 是给定的产品对（边）。构建无向图需要 O(E)，DFS 遍历需要 O(N)，所以整体复杂度是 O(N + E)，适用于大规模数据。”
面试官点了点头，接着追问：“如果这些产品之间的连接关系是动态变化的，比如你需要在运行时支持新增产品或删除产品，该如何优化？”
候选人一时语塞，CSOAHELP 立即提供了一个可能的解法，并在副屏幕上显示了完整的思路：“如果要支持动态变化，我们可以用 并查集（Union-Find） 代替 DFS，这样在合并新的产品类别时可以用路径压缩优化，并在 O(1) 时间内查找类别。”
候选人按照 CSOAHELP 提示，向面试官解释了并查集优化的思路，并补充了一些实际应用场景，比如社交网络中的好友关系合并、推荐系统中的兴趣群组归类等。面试官显然对这个解答很感兴趣，继续追问：“如果你要用并查集实现这个功能，你会如何修改代码？”
CSOAHELP 立即提供了并查集版本的代码，候选人抄写并解释了它的核心逻辑：
class UnionFind:
def __init__(self):
self.parent = {}
def find(self, node):
if self.parent[node] != node:
self.parent[node] = self.find(self.parent[node]) # 路径压缩
return self.parent[node]
def union(self, a, b):
rootA = self.find(a)
rootB = self.find(b)
if rootA != rootB:
self.parent[rootB] = rootA # 合并集合
def findCategories(pairs):
uf = UnionFind()
for a, b in pairs:
if a not in uf.parent:
uf.parent[a] = a
if b not in uf.parent:
uf.parent[b] = b
uf.union(a, b)
categories = {}
for node in uf.parent:
root = uf.find(node)
if root not in categories:
categories[root] = []
categories[root].append(node)
return list(categories.values())
pairs = [(1, 5), (7, 2), (3, 4), (4, 8), (6, 3), (5, 2)]
print(findCategories(pairs))
面试官对优化方案表示认可，并问了最后一个问题：“你觉得你这次面试表现如何？”
候选人微笑着回答：“有点紧张，但我觉得思路清晰，解法合理。”
如果没有 CSOAHELP，候选人可能会在代码优化、性能分析、应对追问时陷入困境。但在 CSOAHELP 的远程面试辅助下，他不仅成功完成了基础解法，还在面试官的追问下流畅地给出了优化方案，顺利通过了面试。
Amazon 面试真的变简单了吗？不，它只是变得更加隐性。 CSOAHELP 远程面试辅助可以帮助你在关键时刻保持思路清晰，让你在 Amazon 的高压面试中脱颖而出！
经过csoahelp的面试辅助，候选人获取了良好的面试表现。如果您需要面试辅助或面试代面服务，帮助您进入梦想中的大厂，请随时联系我。
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