OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导。
首先，Amazon 特别喜欢考字符串和数组问题，尤其是那种边走边处理的场景。像是 Subarray Sum、Sliding Window 相关的题目出现频率很高。除此之外，二分查找也常常出现，因为 Amazon 很喜欢考搜索类的题，最典型的就是旋转数组、找峰值这类，有些时候甚至会包装在一个具体的现实问题之中。DP 肯定也有，不过他们不会像 Meta 一样追着问各种花里胡哨的 DP，更多是爬楼梯、零钱兑换这种偏基础但考思路的题。
另外一个明显的热点是设计类问题，比如 LRU Cache 或者最近最少使用栈/队列的变形题。这类题一方面看你对数据结构的掌握，另一方面其实也是在考察你写代码的整洁度。Amazon 面试官特别在意能不能读懂你写的东西，所以变量名乱七八糟或者逻辑太绕可能会吃亏。
Amazon 的风格可以用三个词来总结：清晰、鲁棒、易懂。比如同样是一道区间合并题，Meta 可能会追问你能不能把算法优化到 O(n log n)，还能不能在分布式场景下做；而 Amazon 更可能关注的是，你有没有把边界条件写对，测试用例考虑齐全，代码有没有一眼就能看懂。他们非常喜欢 candidates 在讲解时边画思路边举例子，所以如果你能在白板上快速画出两个 interval 的交集，马上就会加分。
在具体题目层面，Amazon 的经典题库大家应该都听过几遍了。比如 Subarray Sum Equals K、Maximum Subarray 这种考 prefix sum 的题，几率也很高。旋转数组查找最小值、找峰值、或者是 Search in Rotated Sorted Array 这种二分查找变形题，也算是 Amazon 的保留节目。滑动窗口方面，Minimum Window Substring 和 Longest Substring Without Repeating Characters 都经常出现。链表相关题目里，反转链表、检测环、合并两个有序链表这些都是 Amazon 的考前必备。还有一个很典型的就是交易管理类题目，比如 Best Time to Buy and Sell Stock，这道题各种变形版本都会考。最后不能忘了 LRU Cache，几乎是 Amazon 高频设计题，碰到它完全不奇怪。
所以总结一句话，Amazon 的 coding 面试重视的不是花哨，而是稳。如果 Meta 的风格是追问型，Amazon 的风格就是基础型。准备的时候最好多练习字符串、数组、二分查找、滑动窗口和链表这些方向的题，并且在写代码时养成好习惯：思路先讲清楚，变量名写干净，边界条件不要忘。只要你能在 25 分钟内写出一个正确又易懂的解法，大概率就能拿下 Amazon 的 coding 回合。