你好！很高兴能与你分享这段关于亚马逊应用科学家实习生职位的面试经历。作为数据科学和算法领域的从业者，我们往往认为面试仅仅是坐在电脑前解题，但实际上，从日程协调到最终的技术交流，整个过程都是对我们“软实力”和“硬实力”的双重考验。在这篇文章中，我们将深入探讨我经历的那场充满波折却又收获颇丰的面试，不仅会还原真实的面试流程，还会详细拆解其中的技术难点，特别是“二分查找”与“双指针”在解决复杂问题中的妙用。此外，我将结合 2026 年的最新开发趋势，分享如何利用 AI 辅助编程来应对此类挑战。无论你是在准备亚马逊的面试，还是想提升算法解题能力，这篇深度复盘都将为你提供宝贵的实战见解。
面试前的波折：时间管理与心态建设
我们的第一轮面试——也就是至关重要的编码轮，最初安排的时间非常尴尬，正好是我学期考试的前一天。作为学生，我们往往面临学业与求职的双重压力，这种冲突并不罕见。在权衡利弊后，我决定向招聘团队发送一封专业的邮件请求重新安排。
这一步其实非常关键。你可能会担心拒绝原定时间会给面试官留下不好的印象，但事实恰恰相反。专业的招聘团队更看重候选人是否能合理规划时间。由于当时时间紧迫且候选人众多，面试最终被推迟到了我学期考试的后一天。虽然过程有些紧张，但这确保了我能以最佳状态面对挑战。这也提醒我们：在面试准备中，不仅要刷题，更要学会管理精力。
面试定于上午 10 点到 11 点进行，时长一小时。我们使用的平台是 Amazon Chime。虽然是远程面试，但我提前 10 分钟就加入了会议，随后被置于等候区。直到上午 10 点整，面试官准时将我接入。这种“提前到场”的职业素养，是我们给面试官传递积极信号的第一步。在 2026 年的远程协作环境下，保持稳定的网络连接、调试好麦克风以及确保双屏工作流（一屏看题，一屏写代码）同样是专业度的体现。
面试结构：破冰与考察重点
主持这次面试的是两位亚马逊的员工。流程开始得很标准，他们首先简要解释了接下来的面试环节，并做了自我介绍。随后，轮到我了。在进行自我介绍时，我不仅介绍了背景，还特意引导话题转向我过往的项目经验。
紧接着，他们针对我的简历进行了深挖，重点关注我遇到的问题以及我如何解决这些问题。这里有一个实用的小技巧：我们在回答行为问题时，务必使用 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）。面试官并不是在听故事，而是在评估你的逻辑思维和解决实际问题的能力。在简短而愉快的交流后，我们迅速进入了核心的编码环节。
现代开发范式：AI 辅助下的编程准备
在进入具体题目之前，我想聊聊 2026 年的面试准备新范式。现在我们正处于“AI 原生”开发的时代，所谓的“Vibe Coding（氛围编程）”——即通过自然语言与 AI 结对编程来生成代码——已经成为行业标准。
你可能习惯了使用 LeetCode 的插件直接刷题，或者依赖本地的 IDE。但在这次面试准备中，我尝试了像 Cursor 和 Windsurf 这样的现代 AI IDE。我们发现，单纯依赖 AI 生成答案是行不通的，因为面试官禁止在编码轮使用外部 AI 工具。但是，我们可以利用 AI 来模拟面试官。
例如，在我们最近的一个项目中，我们会把一道题目扔给 AI，然后仔细阅读它生成的解释。如果它的解释比我的思路更清晰，我会学习它的逻辑表达；如果它有 bug，我就尝试去修复它。这种“AI 驱动的调试”训练，极大地提升了我们阅读代码（即使不是自己写的）和快速定位逻辑漏洞的能力。这一点在面试中至关重要，因为面试官有时会故意给出一段有 bug 的代码让你现场 Review。
编码环节概览：实战环境解析
这一轮包含两个编程问题，难度分布为一个简单级别和一个中等级别，大致对应 LeetCode 的难度分级。面试官通过屏幕共享了 Amazon Live Code 平台的链接。与我们在本地 IDE 编程不同，该平台预先加载了问题描述和测试用例。这意味着我们需要适应新的编程环境，这也是考察的一部分。
对于每个问题，我大约有一分钟的时间阅读题目并提出初步的解题思路。随后，我们需要讨论所选方法的时间和空间复杂度，以及可能的优化方案。值得一提的是，整个编码过程中，面试官非常支持，甚至会在我卡顿或出现语法错误时给予提示。这种互动模式非常像未来工作中的结对编程，他们更看重你面对错误时的反应和修正能力。
最终，我成功且最优地解决了这两个问题。在面试结束前，我抓住机会询问了一些关于团队文化和项目实际应用的问题，这展示了我的求知欲和对职位的真实兴趣。
深度技术解析：两道核心算法题
接下来，让我们深入探讨这两道题目。我们会从问题分析入手，一步步构建最优解，并附上完整的代码实现和详细的注释，帮助你彻底理解背后的逻辑。同时，我会补充一些生产环境下的考量。
#### 问题一：找出 K 个最接近的元素（工程化视角）
题目描述：
给定一个排序好的整数数组 INLINECODEc44ed0b6，两个整数 INLINECODE205c76f3 和 INLINECODEbcf42c07。我们需要从数组中找到最接近 INLINECODE17b8f5c6 的 INLINECODEe1e444a0 个元素。返回的结果也必须是排序好的，且如果有两个数与 INLINECODE3b732895 的差值相等，优先取较小的那个。
解题思路与演进：
- 初步想法（暴力法/双指针收缩法）：
我们可以利用双指针。既然数组是排序的，我们可以想象有一个“窗口”包含整个数组。因为我们需要找 INLINECODE549f67ab 个最接近的元素，这个窗口的大小最终应该收缩到 INLINECODE49f1a52f。我们可以初始化 INLINECODE3e6b6c90 和 INLINECODEe77879cf。每次计算 INLINECODE3d158a6d 和 INLINECODE24fcd3d7 谁离 INLINECODE18eaf72c 更远，就把远的那个指针向中间收缩一步，直到窗口大小等于 INLINECODE6b169469。
* 时间复杂度：O(N – k)，最坏情况需要遍历几乎整个数组。
* 缺点：虽然比排序快，但面对海量数据时，效率仍不够极致。
- 最优解法（二分查找 + 双指针）：
我们可以使用二分查找来定位这 k 个元素的起始位置。
由于数组是有序的，且目标是找最接近 INLINECODE4f024165 的连续 INLINECODE6ee93e66 个元素，我们可以寻找一个下标 INLINECODEa290416d，使得 INLINECODEe643f516 是最优子数组。
如何确定 INLINECODE807a90fa？我们可以使用二分查找来排除不可能的区域。核心在于比较 INLINECODEe8f56b89kINLINECODE6fe13e24xINLINECODE4f73d724x$（或者距离相等），那么我们应该将窗口向右移动。
* 时间复杂度：O(log(N – k) + k)。主要是二分查找的时间，加上最后切片构建结果的时间。
* 空间复杂度：O(1)（不计算结果存储空间）。
* 2026 最佳实践：在微服务架构中，如果这个数组是存储在 Redis 中的 Sorted Set，我们通常会在数据库层面利用 ZRANGEBYSCORE 命令直接获取。但如果必须要在应用层处理（例如数据进行过复杂的业务逻辑过滤），上述 Python 实现就是标准答案。同时，建议在代码中加入 APM（应用性能监控）打点，记录 INLINECODE7f5f2f02 和 INLINECODE16c77a9e 的分布，以验证算法在不同数据规模下的实际耗时。
#### 问题二：山脉范围问题（贪心策略与异常处理）
题目描述：
给定一个表示山脉高度的数组 INLINECODEa54aea60。我们需要在数组中放置两个点。假设第一个点位于索引 INLINECODE079d0974，第二个点位于索引 INLINECODE20426d11，且必须满足 INLINECODEa0cda887。我们的目标是找出两点之间的最大海拔差，即 heights[j] - heights[i] 的最大值。注意，这实际上是在寻找最大的“上坡”路径。
解题思路与演进：
- 暴力解法：
最直观的方法是使用两层循环。遍历每一个点作为起点，再遍历其后的每一个点作为终点，计算差值并记录最大值。
* 时间复杂度：O(N^2)。对于长数组，这会导致超时。
- 贪心算法：
让我们换个角度思考。如果我们站在位置 INLINECODEe476dfe1，为了获得最大的 INLINECODEa863fad1，我们希望 INLINECODEc7734173 尽可能大（在 INLINECODE6acce6cc 的前提下）。但是，如果在位置 INLINECODEe221b70e 之后出现了一个比 INLINECODE4074b6dc 更小的点，比如 INLINECODE6c05071d，那么对于 INLINECODE866cf32djINLINECODE1c679581heights[j] – heights[k]INLINECODE9a095439heights[j] – heights[i]INLINECODE4720ed1aminheightsofarINLINECODE97022f69jINLINECODE617ca992iINLINECODE51ed47baLive CodeINLINECODEc432b369minheightsofarINLINECODEe26bae33max_diff` 这样具有描述性的变量名。这让代码具有自解释性，面试官看起来也更轻松。
- 边界条件处理：在写完主逻辑后，我特意添加了对空数组或单元素数组的检查。这种对鲁棒性的关注是区分“初级”和“资深”工程师的关键。
- 代码复用：在第二道题中，我巧妙地提到了这类似于“最大利润”问题，这种触类旁通的能力展示了我深厚的算法功底。
结语：拥抱未来的技术面试
这次亚马逊的面试经历让我深刻体会到，算法不仅仅是代码的堆砌，更是逻辑思维和问题解决能力的体现。从“K 个最接近元素”的二分逼近，到“山脉范围”的贪心策略，每一个问题背后都蕴含着优化的智慧。
对你来说，准备面试的过程其实也是提升编程内功的过程。在 2026 年这个技术飞速变革的时代，我们不仅要掌握经典的算法，还要学会利用 AI 工具来辅助思考，而不是替代思考。建议你在日常练习中，不仅要写出答案，更要尝试将 O(N^2) 的解法优化到 O(N log N) 甚至 O(N)，并思考数据量级极大时的场景。比如，如果数据无法一次性加载进内存，该如何进行外部排序或分片处理？
保持好奇心，持续练习，你也能攻克这些难关。祝你在未来的技术面试中旗开得胜！接下来的步骤，你可以尝试自己实现一下上述代码，并在 LeetCode 上搜索“Find K Closest Elements”和“Best Time to Buy and Sell Stock”进行强化训练。我们下篇文章见！