This is a typical Booking technical interview question. The problem

这是一道典型的 Booking 技术面试题，题面看似简单，实际考验的是算法设计能力、边界处理细节，以及能否在紧张环境中稳定输出结构化思路和代码。 下面，我们还原这场面试全过程，并说明 csOAhelp 的面试辅助服务是如何全程支持客户完成高质量答题的。 📌 题目简述 目标是找出所有满足预算要求的可行旅行方案总价格，并升序输出。 这道题的本质是：

最近你应该也感觉到了，整个北美职场气氛都变了。 一波又一波裁员悄无声息地蔓延开来——不是几个人、几十个人，而是一整层楼的人突然就消失在工位上。Slack 频道静默、LinkedIn 更新频繁、朋友圈不再提 offer，只剩一些模糊又沉重的动态： “感谢这段经历”“暂时休整一下”“未来继续加油”。 但你知道，很多人根本没得选择。OPT 或 H1B 一旦断档，人就必须走。一次面试不过，可能意味着彻底离开美国。

Amazon interviews are known for pushing candidates to their cognitive

Amazon 的面试以高强度、多维度著称，想要拿下 offer，不仅要算法稳、系统设计清，还要临场表达自洽、有条不紊。 但在真正的面试现场，面对屏幕分享、面试官紧盯、时间压力夹击下，很多候选人脑中想法无法顺畅输出——这正是 CSOAHELP 所提供的“远程实时辅助服务”的价值所在。 这是一场真实的 Amazon 技术面试，我们的候选人通过我们 CSOAHELP

这是一位用户近期在 TikTok 技术面试中的真实经历，我们全程参与并提供了一对一的实战辅导。从题目拆解、代码思路、表述策略，到项目经验的准备和系统性打磨，每一个回答，都是我们提前为他定制、现场陪练、甚至在面试中实时远程辅助产出的。最后，面试顺利通过。 这次面试的第一部分，是我们提前预判到的一道高频算法题：最大子数组乘积。题面本身不复杂，但对思路的要求非常“TikTok 风格”：你不仅要算对，还得讲清楚为什么不能用套路。 在面试一开始，我们就建议候选人主动提问：“数组中是否可能包含 0？”、“如果全是负数也要输出最大乘积吗？”——这些问题并不是简单的确认，而是向面试官展示你会处理边界情况，有产品意识，而不是刷题机器。这一技巧，我们在面试前多次演练。 随后进入正题，我们主导设计了一个逻辑清晰、表达准确的答题框架：强调这类题不能使用前缀积或单一最大值变量，因为存在负数反转的影响。我们引导他解释： 更关键的是，我们特别提醒候选人不要写一长串 if

Code Question 1 A new Amazon intern encountered a challenging

整个面试时长一个小时出头，节奏紧凑，三部分问题紧扣业务需求、技术细节和基础实现。题目表面不难，但细节杀人，尤其在你略懂领域知识的前提下。让我印象深刻的是，这场面试不像通用算法岗那样纠结难度，而是很在意你是不是“真正懂业务 + 能落地”。 第一个问题可以明显看出是从他们当前项目中抽象出来的任务设计。 题目一：面对医生写的 MRI 报告（多为自由文本且上千字），你会如何处理以下两个子任务？ 这个问题不只是问你怎么“做 NLP”，而是在考察你能不能理解医疗领域文本的结构复杂性，并选择合适的建模策略。 我先拆解了文本特点：医生报告不规范、无固定模板、术语丰富、信息密度高，还常带复查信息，甚至有上下文跳跃（比如“相比上次扫描略有改善”）。

从接到腾讯面试通知的那一刻起，我就知道这将是一场比以往更深入的技术交流。不同于简单地问项目、问基础知识，这一场更像是一场“技术取向的探探”——面试官试图搞清楚我究竟是谁，我想往哪里去，我值不值得进腾讯的体系。 面试是在一个晚上进行的，面试官上来就相当直接地切入了主题。他一边确认我今年毕业的身份，一边扫了一眼我的简历，说：“你之前做过一些 API 开发的事情，对吧？怎么没继续往 AI 方向发展？” 我知道这是个价值观和方向上的问题，而不只是技术履历的问题。于是我坦白说，其实我对 AI 本身并没有排斥，甚至有过一些相关的实践，但相比之下，我更偏好系统层面、偏底层的开发工作。AI 这几年热得离谱，但我看到的更多是资本推动下的热度，而不一定是长远稳定的技术沉淀。相反，底层系统开发虽然不出风头，却是支撑整个生态的地基。