这不是“投简历收到系统消息，自动安排面试”的OA流水账，这是真·Amazon面试，真人面试官，真·思维拉扯，真·算法硬碰硬。如果你也在准备Amazon的SDE岗位，或者怕算法面试翻车，这篇文章你一定要看完。
🧠 面试场景还原：远程 + 实时coding + 全英文交流
背景是我投的是Amazon的SDE岗位（Software Development Engineer），这轮是正式的远程技术面试（不是OA），全程屏幕共享，在线实时coding，面试官是印度口音的亚麻工程师，全英文交流，不过人还挺nice。
刚连上线寒暄完，面试官就直接给了这道题（原题如下👇）：
💬 原题：Top K Product Bundles for Maximum Revenue
Amazon frequently offers product bundles to customers, where multiple related products are combined and sold together at a discounted price. The goal is to create attractive bundle offers that maximize potential revenue.
Given two equally sized arrays, A and B, where A represents the individual selling prices of a set of products, and B represents the individual selling prices of another set of related products.
Return the top K product bundle combinations that generate the highest total price (A[i] + B[j]).
❗Output format:
(revenue, index in A, index in B)
📍Clarification 确认逻辑：先别急着写代码！
我马上确认了一些问题，避免踩坑：
- Q: 我们要的是top K最大价格组合吗？
A: 是的，利润不用考虑，只比价格之和。 - Q: A和B长度一样吧？K不会大于N²吧？
A: 对，数组长度是N，K <= N²。
💻 Brute Force暴力解法：能写但不推荐
暴力做法就很直接：
- 枚举所有
A[i] + B[j]，生成 N² 个组合。 - 对这些组合按revenue排序，返回前K个。
优点：简单，容易写。
缺点：一到N大就直接炸了，时间复杂度 O(N² log N²)，空间 O(N²)，不是面试官想看到的优化解。
🚀 高能解法：Min-Heap + K大小限制 → 空间压缩 + 时间优化！
我立马切换到优化思路，用的是小顶堆（min heap）：
核心思想：
- 遍历每一个
A[i] + B[j]组合 - 用一个最小堆（容量为K）只维护当前最大的K个组合
每次遇到新组合：
- 如果堆还没满，直接放进去
- 如果已经K个了，就看新组合是否比堆顶大，如果大就替换掉最小的
🧠 时间复杂度分析：
- 遍历所有组合：O(N²)
- 堆操作：每次 O(log K)，最多 N² 次 → 总体 O(N² log K)
- 空间复杂度：O(K)，只保留top K个组合
✅ 相比暴力排序 N² 项，空间和时间都省一大截！
🧩 面试官追问来了：能不能再优化，不枚举所有组合？
来了来了，这是Amazon面试常见套路：第一问解完，继续优化！
我用了更进一步的heap + visited组合优化，不遍历所有组合，只从最大组合出发，逐步扩展相邻最大可能。
思路和Leetcode上的 Find K Pairs with Largest Sums 类似：
- 先把A和B都降序排序（从高价往下看）
- 初始化heap里放最大组合：A[0] + B[0]
- 每次从堆里弹出最大组合
(i, j)，并把(i+1, j)和(i, j+1)放进heap（避免重复用一个set记录）
优点：
- 不生成所有 N² 个组合，只探索有希望进入Top K的组合！
- 只生成K个左右的组合 → 时间接近 O(K log K)
✍️ 面试总结 & 面试官评价
面试官对我先写出暴力版，再主动优化成堆结构，然后再讲到更进一步heap优化思路表示非常满意。重点表扬：
- 对时间/空间复杂度理解很清晰
- 优化有层次感，不是死记硬背的套路
- 能准确沟通每一步的设计选择和tradeoff
最后5分钟还交流了一些我对亚马逊系统设计兴趣点，他也简要介绍了他负责的系统如何处理大规模实时数据写入——很有收获。
🎯 总结：Amazon面试想拿高分，不是会做题就够了！
这场面试让我明确：
✅ 题要做对
✅ 优化要有逻辑
✅ 交流要主动、解释要清晰
✅ 不只是代码能力，更看你是不是个能“解决问题”的人
如果你也在准备Amazon或FAANG的技术面，建议一定要刷Leetcode高频题+练习Heap/双指针等思维题型，但别死背，要理解思路背后的本质。
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