Amazon 的技术面试一直以高难度和高压力著称，即便是经验丰富的开发者，也可能在面试中因为紧张或者思维混乱而表现失常。今天，我们复盘一位候选人的真实 Amazon 面试经历，看看 CSOAHELP 远程实时辅助如何帮助他应对算法考题、处理系统设计问题，并在行为面试中展现最佳表现，最终成功拿下 Offer。
这位候选人已经刷了大量 LeetCode 题目，并且在日常工作中积累了一定的开发经验。然而，他仍然担心几个关键问题。首先，他害怕思维卡壳，有时候能理解问题，但在高压环境下容易紧张，导致解题思路不够清晰。其次，他对代码表达不够自信，担心面试官在考察代码时，自己无法快速且完整地写出正确的解法。最后，他对行为面试没有足够准备，Amazon 的行为面试采用 STAR（Situation, Task, Action, Result）方法，他担心自己在回答这些问题时表达不清楚，缺乏逻辑性。
为此，他选择了 CSOAHELP 远程实时辅助服务，希望在关键时刻获得即时的文字提示和代码引导，让他能够顺利通过面试。
面试官没有任何铺垫，直接抛出了第一道算法题： Q1
Given a sum of money compute the minimum number of bills and coins that equal that sum.
Assume you only have the following denominations:
- Bills: 20, 10, 5, 1
- Coins: 0.25, 0.1, 0.05, 0.01
For example, given 6.35, the solution would be One 5, One 1, One 0.25, One 0.1.
候选人看到这道题，意识到这是典型的贪心算法问题。他打开白板，准备写下思路。CSOAHELP 远程辅助服务提供了完整的文字帮助，让候选人可以直接复述解题思路： “这道题可以用贪心算法解决。因为美国的货币系统满足贪心策略，即优先使用面值较大的钞票和硬币总是最优解。我会按以下步骤解决问题：
- 先从最大面额的钞票开始找零，尽可能减少使用的数量。
- 依次计算剩余金额可以用哪些更小的面额找零。
- 在计算时避免浮点数精度问题，确保计算的准确性。”
接着，候选人按照 CSOAHELP 提供的完整代码，迅速写下 Python 解法：
def make_change(amount):
bills = [20, 10, 5, 1]
coins = [0.25, 0.1, 0.05, 0.01]
all_denominations = bills + coins
all_denominations.sort(reverse=True)
result = {}
remaining = round(amount, 2)
for denom in all_denominations:
count = int(remaining / denom)
if count > 0:
result[denom] = count
remaining = round(remaining - count * denom, 2)
return result
面试官看完代码，问道：“你的算法时间复杂度是多少？对于非常大的金额，它的效率如何？”CSOAHELP 立即提供详细的答案，候选人可以直接复述： “这个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是硬币和钞票的种类数量。因为我们的硬币和钞票总数是固定的（8 种），所以算法在任何情况下都能在常数时间内完成计算，即 O(1) 复杂度。在大金额情况下，算法仍然能保持高效。”
面试官点头认可，表示这个解法是合理的，并要求候选人进入下一个问题。
Q2
You will now be given a cash drawer that defines how much of each bill and coin you have to make change with.
Now, given a sum of money and a cash drawer, compute the minimum number of bills and coins.
这道题的难点在于，不仅要找零，还要考虑现金抽屉中的实际库存。如果某个面额的钞票或硬币用完，就要寻找替代方案。CSOAHELP 远程辅助提供完整的解题思路，候选人可以直接照着复述： “这道题比上一题更复杂，我们需要在贪心策略的基础上加入库存管理：
- 仍然优先使用大面额的钞票和硬币，但不能超过现金抽屉中实际可用的数量。
- 如果某个面额的钞票不足，我们就要寻找次优解，比如使用多个小面额的钞票来补足差额。
- 代码需要考虑找不开零钱的情况，确保返回适当的错误信息。”
接着，候选人按照 CSOAHELP 提供的完整代码写下解法：
def make_change_with_drawer(amount, drawer):
all_denominations = sorted(drawer.keys(), reverse=True)
result = {}
remaining = round(amount, 2)
for denom in all_denominations:
count = min(int(remaining / denom), drawer[denom])
if count > 0:
result[denom] = count
remaining = round(remaining - count * denom, 2)
return result if remaining == 0 else "Not enough cash in drawer"
面试官满意地点头，表示这个解法非常合理，并进入行为面试环节。
Amazon 的面试不仅考察技术能力，还非常看重候选人的沟通能力和团队协作能力。面试官问道： “Tell me about how you work with difficult people/stakeholders with unreasonable demands.” CSOAHELP 远程辅助提供完整的 STAR 答案，候选人可以直接复述： Situation:
“在我之前的工作中，曾遇到过 Stakeholder 提出不合理的需求，例如要求改变定价算法的优先级，但这会影响其他地区的交易策略。”
Task:
“我的任务是协调双方利益，确保产品在不影响业务的情况下优化需求。”
Action:
“我先向 Stakeholder 询问需求的背景和业务影响，然后联系受影响的团队进行沟通，确保所有人都理解问题的影响。最后，我提出了一个折中方案，让定价优先级可以根据市场情况动态调整。”
Result:
“最终，我们的团队实现了一个自动化的优先级调整系统，避免了人工干预，满足了所有团队的需求。”
面试官听完后，满意地点头，表示候选人的回答逻辑清晰，处理冲突的方式很成熟。
几天后，候选人收到了 Amazon 的 Offer，他表示： “如果没有 CSOAHELP，我可能在关键问题上会卡住，或者代码写得不够流畅。远程实时辅助让我在面试中始终保持清晰的思路，确保我的答案足够完整且符合 Amazon 的要求。”
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