最近，亚马逊来到我们校园进行软件开发工程师（SDE-1）职位的招聘。虽然这看似是一次标准的面试流程，但在准备和应对过程中，我们深刻意识到，算法与数据结构只是基石，而结合现代开发理念的系统设计能力才是决定胜负的关键。招聘流程包含 1 场在线笔试和 4 轮面试。在这篇文章中，我们将不仅回顾当时的面试题，还会融入2026年的技术视角，探讨我们如何利用现代工具和思维来优化解决方案。
第 1 轮（编码笔试）：基础与潜力的双重考察
这一轮主要包含代码调试、逻辑推理题和 2 道算法题。代码调试部分虽然简单，但在2026年的视角下，我们不仅要找出Bug，更要思考“为什么会出现这种Bug”。
- 题目：在有序二维矩阵中查找元素
传统解法与现代思考：
我们通常从右上角或左下角开始搜索，时间复杂度为 O(N+M)。但在现代AI辅助编程的背景下，我们该如何向AI提问以获得最优解？我们发现，直接描述矩阵的“有序特性”比直接复制题目描述更能激发LLM的推理能力。
// 2026视角：不仅是代码，更是逻辑的映射
// 我们可以利用C++20的Concepts来约束输入，提升代码健壮性
#include
#include
template
concept MatrixType = requires(T m, size_t i) {
{ m.size() } -> std::convertible_to;
{ m[i].size() } -> std::convertible_to;
};
bool searchMatrix(const std::vector<std::vector>& matrix, int target) {
if (matrix.empty()) return false;
int row = 0;
int col = matrix[0].size() - 1;
while (row = 0) {
if (matrix[row][col] == target) return true;
// 如果当前元素大于目标，剔除当前列
else if (matrix[row][col] > target) col--;
// 如果当前元素小于目标，剔除当前行
else row++;
}
return false;
}
这一轮结束后，有 57 人入围面试。由于当时新冠疫情的影响，所有的面试都通过 Amazon Chime 平台在线进行。虽然是远程面试，但现在的我们已经习惯了通过 Cursor 或 Windsurf 等AI原生IDE进行协作，这种远程协作的能力本身就是一种软技能。
第 2 轮（技术面试）：深度优化与空间复杂度
面试官问了三道编程题。我们需要在亚马逊使用的 LiveCode 平台上编写代码，并讨论时间和空间复杂度。这一轮让我们意识到：面试官不仅在考察代码能否运行，更在考察我们对资源限制的敏感度。
- 题目：找出图中非连通分量的数量
我首先提出了一种使用访问数组的 DFS 方法，但面试官要求将空间复杂度优化到 O(1)。于是，我们建议在访问节点时修改节点的值来标记访问状态。
工程化扩展： 在生产环境中，直接修改输入数据是非常危险的（这属于“副作用”）。我们需要权衡：为了极致的性能是否值得牺牲数据的不可变性？
# Python 实现：原地修改图结构
# 注意：这种做法在多线程环境或不可变架构中是禁止的
def count_components(graph):
if not graph: return 0
def dfs(node):
# 标记节点为已访问，这里假设节点值可以任意修改
# 在实际业务中，我们更推荐使用位图或布隆过滤器来压缩空间
graph[node] = -1
for neighbor in range(len(graph)):
if graph[neighbor] == 1: # 1表示有连接且未访问
dfs(neighbor)
count = 0
for i in range(len(graph)):
if graph[i] != -1:
dfs(i)
count += 1
return count
- 题目：填充二叉树的下一指针
我首先给出了需要队列的层序遍历方法。随后面试官要求在 O(1) 空间内完成。因此，我们给出了一种利用 next 指针本身的解法。
2026 系统设计视角： 这种“利用现有空间”的思维，正是现代 Agentic AI 处理上下文窗口受限时的核心策略。我们不分配新的内存，而是复用现有的连接。
struct Node {
int val;
Node* left;
Node* right;
Node* next;
};
// 我们利用已建立的 next 指针来遍历当前层，从而无需队列
void connect(Node* root) {
Node* level_start = root;
while (level_start) {
Node* curr = level_start;
Node* dummy = new Node(0); // 临时哨兵节点，简化下一层的链接逻辑
Node* tail = dummy;
while (curr) {
if (curr->left) {
tail->next = curr->left;
tail = tail->next;
}
if (curr->right) {
tail->next = curr->right;
tail = tail->next;
}
curr = curr->next; // 利用上层已经建立的 next 指针移动
}
level_start = dummy->next; // 移动到下一层的头部
delete dummy;
}
}
第 3 轮（技术面试）：数据结构设计与工程权衡
面试官先问了一些关于我做过的项目的问题。在2026年，面试官越来越关注你是否有 “全栈意识”，即你写的代码如何与前端、数据库以及AI模型交互。
我首先给出了使用三个栈的方案，他要求优化空间。于是，我们给出了一种将最小元素编码存储在栈本身的解决方案。
深度解析与陷阱： 这种基于差值或编码的存储方式（例如存 val - min）在遇到整数溢出时会非常隐蔽。我们在生产环境中曾见过类似的优化导致的 Bug。
class MinStack {
std::stack st; // 使用 long long 防止计算过程中的溢出
long long min_val;
public:
void push(int x) {
if (st.empty()) {
st.push(0LL);
min_val = x;
} else {
// 编码存储：存入当前值与最小值的差
// 如果差值 >= 0，说明当前值 >= 最小值
// 如果差值 < 0，说明当前值 < 最小值，需要更新最小值
st.push((long long)x - min_val);
if (x < min_val) min_val = x;
}
}
void pop() {
if (st.empty()) return;
long long diff = st.top(); st.pop();
if (diff 0) return (int)(diff + min_val);
else return (int)min_val;
}
int getMin() {
return (int)min_val;
}
};
第 4 轮（技术面试）：广度与深度（计算机基础）
在这一轮中，面试官的问题覆盖了从网络到操作系统的方方面面。从浏览器输入 www.google.com 到 OS 的调度策略。
2026 年的最新回答策略：
当问到调度策略时，除了传统的 FCFS 或 Round Robin，我们可以提及现代 Serverless 容器（如 AWS Firecracker 微虚拟机）中的冷启动优化调度，以及 AI 推理任务中常见的 GPU 上下文切换开销。
对于这道题，我们给出的解决方案是将链表从中间拆分，反转后半部分，然后交替遍历这两半。
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reorderList(head):
# 1. 使用快慢指针找到中点
slow, fast = head, head
while fast.next and fast.next.next:
slow = slow.next
fast = fast.next.next
# 2. 反转后半部分
prev, curr = None, slow.next
slow.next = None # 断开前半部分
while curr:
nxt = curr.next
curr.next = prev
prev = curr
curr = nxt
# 3. 合并两部分
first, second = head, prev
while second:
tmp1, tmp2 = first.next, second.next
first.next = second
second.next = tmp1
first, second = tmp1, tmp2
第 5 轮（行为面试 + 技术面试）：领导力原则与未来展望
在这一轮中，面试官问了很多行为问题（Leadership Principles）。在2026年的面试中，我们不仅谈论“如何解决分歧”，更要展示我们如何利用 Vibe Coding（氛围编程） 的理念，将 AI 作为一个非人格化的团队成员引入讨论，从而提高决策效率。
补充题目：设计一个高频股票交易系统
虽然原文未提及，但第 5 轮常涉及系统设计。让我们假设面试官问了这个问题。
架构设计：
- 计算层： 使用 Rust 或 C++ 编写核心匹配引擎，以确保无垃圾回收（GC）停顿。
- 存储层： 不同于传统数据库，我们采用 Columnar Storage（列式存储）来处理大量的历史分析数据，同时使用 Redis 作为高频热数据的缓存。
- AI 增强层： 集成异常检测模型，实时识别 DDOS 攻击或异常交易模式。
// 简单的限流器示例，防止系统过载
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RateLimiter {
private final long capacity;
private final long refillTokens; // 每次补充的令牌数
private long lastRefillTimestamp;
private final AtomicLong availableTokens;
public RateLimiter(long capacity, long refillTokens, long refillPeriod) {
this.capacity = capacity;
this.refillTokens = refillTokens;
this.lastRefillTimestamp = System.nanoTime();
this.availableTokens = new AtomicLong(capacity);
}
public boolean allowRequest(int tokens) {
refill();
long currentTokens = availableTokens.get();
if (currentTokens >= tokens) {
return availableTokens.compareAndSet(currentTokens, currentTokens - tokens);
}
return false;
}
private void refill() {
long now = System.nanoTime();
long elapsedTime = now - lastRefillTimestamp;
if (elapsedTime > TimeUnit.SECONDS.toNanos(1)) {
// 简单的令牌桶补充逻辑
long newTokens = (elapsedTime / TimeUnit.SECONDS.toNanos(1)) * refillTokens;
if (newTokens > 0) {
long newVal = Math.min(capacity, availableTokens.get() + newTokens);
availableTokens.set(newVal);
lastRefillTimestamp = now;
}
}
}
}
总结：从 LeetCode 到生产级代码
回顾整个面试过程，我们不仅需要扎实的算法功底，更需要理解这些算法背后的工程权衡。在2026年，作为一名优秀的 SDE，我们需要具备以下能力：
- AI 协同能力： 知道如何让 AI 帮我们写 Boilerplate 代码，而我们专注于核心逻辑。
- 安全意识： 在面试中主动提及整数溢出、并发安全和输入验证。
- 性能敏感度： 能够分析时间复杂度，并理解现代 CPU 缓存、分支预测对代码的影响。
希望这份扩展的经验分享能帮助你在未来的面试中脱颖而出。让我们一起构建更健壮、更智能的软件系统！