在 2024 年的这个招聘季，我们一起经历了一场技术洗礼——申请亚马逊软件开发工程师（SDE）6 个月实习生职位。这不仅仅是一次简单的求职，更是一次对计算机基础核心知识的全面体检。站在 2026 年的视角回望，虽然核心的算法逻辑未曾改变，但面试官对“工程化思维”和“AI 辅助开发能力”的权重正在悄然提升。整个面试流程大约持续了一个月，属于标准的校外招聘模式。在这篇文章中，我们将带你深入复盘这次经历，从在线测评到最终的虚拟面试，并融入 2026 年最新的技术趋势，为你展示“怎么做才是 2026 年的最优解”。
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面试全流程概览：2026 版
亚马逊的面试流程向来以严谨著称。这次的 SDE 实习生面试主要分为三个阶段：在线评测、在线编码测试以及最终的虚拟面试。每一轮都在考察不同的能力维度，从基础的计算机科学理论，到纯算法编码能力，再到最终的沟通与问题解决技巧。但值得注意的是，在最新的面试周期中，我们发现面试官更加倾向于考察候选人在压力环境下的架构决策能力以及对工具链的熟练程度。让我们一起来拆解每一个环节，看看加入了现代开发理念后，我们需要做哪些额外的准备。
第一轮：夯实基础（OA – 在线评测）
时间回到 7 月底，我们收到了第一轮在线评测的邀请。这一轮主要分为两个部分：多项选择题和编程题。
计算机基础理论考察
选择题部分涵盖了计算机科学的四大支柱：计算机网络（CN）、操作系统（OS）、面向对象编程（OOP）以及 Linux 命令行操作。每个部分大约包含 5 道题目。值得一提的是，题目非常注重实战，比如直接给出一段代码，让你推断其输出结果。这要求我们不仅要死记硬背概念，更要理解底层原理。在 2026 年的语境下，这不仅仅是关于“并发是如何工作的”，更在于“如何在分布式系统中处理并发竞争条件”。
- Linux 实战技巧：你可能会遇到关于文件权限或管道命令的题目。例如，INLINECODE01771137 和 INLINECODEd22578e9 的区别，或者
grep | awk组合的使用场景。建议平时多在终端里手动敲击命令，而不是只看书。在我们的日常开发中，熟练掌握这些命令能让我们在排查服务器日志时事半功倍。
编程挑战：卡特兰数与二叉搜索树
编程题是一道非常经典的算法题：计算用 n 个节点可以构成多少种二叉搜索树（BST）？
#### 核心算法解析与优化
这道题的考点在于识别出它是数学上的“卡特兰数”问题。如果你暴力递归去尝试所有组合，时间复杂度会爆炸。最优解是使用动态规划。但在 2026 年，当我们面对这类数学性极强的题目时，除了手写 DP，我们还需要思考如何通过单元测试来验证我们的数学直觉。
思路如下：
假设 INLINECODE12df2244 个节点存在二叉排序树的个数是 INLINECODEe6181842。令 INLINECODE5522a505 为以 INLINECODE124691f8 为根的二叉搜索树的个数，则：
G(n) = f(1) + f(2) + ... + f(n)
当 INLINECODE3d1bd89a 为根节点时，左子树节点个数为 INLINECODEe98db0e1，右子树节点个数为 n-i，则：
f(i) = G(i-1) * G(n-i)
综合这两个公式，我们可以得到卡特兰数的递推公式：
G(n) = G(0) * G(n-1) + G(1) * G(n-2) + ... + G(n-1) * G(0)
#### 2026 工程化代码实现
下面是这道题的 Python 实现。请注意，我们不仅提供了算法逻辑，还加入了类型提示和防御性编程的思考，这是现代开发中不可或缺的一部分。
class Solution:
def numTrees(self, n: int) -> int:
"""
计算不同的二叉搜索树的数量
:param n: 节点数量
:return: BST 的数量
"""
# 边界检查：如果 n 为负数，虽然题目通常不会给，但在工程代码中必须防御
if n < 0:
return 0
# 初始化 DP 数组
# dp[i] 表示 i 个节点能组成的 BST 数量
dp = [0] * (n + 1)
# 边界条件：空树也是一种树，数量为1
dp[0] = 1
dp[1] = 1
# 从 2 个节点开始计算，直到 n
for nodes in range(2, n + 1):
# j 作为根节点，从 1 遍历到 nodes
for root in range(1, nodes + 1):
# 左子树数量 * 右子树数量
# 左子树有 root-1 个节点，右子树有 nodes-root 个节点
dp[nodes] += dp[root - 1] * dp[nodes - root]
return dp[n]
第二轮：无监考编码测试与 AI 辅助实践
8 月 10 日，我们迎来了第二轮。这次是在 HackerRank 上进行的无监考测试。虽然形式宽松，但难度并不低。测试包含两道中等难度的数组问题。这一轮重点考察我们对数组的操作能力以及对算法效率（时间复杂度）的把控。
在这里，我想提醒大家：数组是算法面试的基石，熟练掌握双指针、滑动窗口和哈希表是通关的关键。
2026 新视角：Vibe Coding 与代码可读性
在 2026 年，随着 AI 编程工具（如 Cursor, GitHub Copilot）的普及，面试官虽然不允许在编码测试中直接使用 AI 生成答案，但他们会极其看重你代码的“AI 友好度”和可读性。你的代码应该像是由优秀 LLM 生成的：逻辑清晰、变量命名语义化、函数短小精悍。
例如，面对一个数组去重问题，不仅要写出逻辑，还要这样写：
def remove_duplicates(nums: list[int]) -> int:
"""
使用快慢指针技术移除有序数组中的重复项。
这种写法在 O(1) 额外内存复杂度下运行，符合高性能要求。
"""
if not nums:
return 0
# write_index 指向下一个唯一字符应该放置的位置
write_index = 1
# 遍历数组，read_index 作为探索指针
for read_index in range(1, len(nums)):
if nums[read_index] != nums[read_index - 1]:
nums[write_index] = nums[read_index]
write_index += 1
return write_index
终极加餐：2026 年系统设计思维初探
虽然 SDE Intern 的面试主要侧重于编码，但在终轮中，面试官可能会简要触及系统设计的基础。在 2026 年，亚马逊更加看重云原生的思维。
场景： 如果你被问及“如何设计一个简单的 URL 缩短服务”，在 2026 年，我们不仅要提到哈希映射和数据库，还要提到 Serverless (AWS Lambda) 和 边缘计算。
- 现代架构思路：我们可以建议使用 AWS Lambda 来处理请求生成逻辑，因为它是按需付费的，非常适合实习生项目中这种流量不确定的场景。
- 边缘计算：为了降低延迟，可以将短链接重定向的逻辑部署在 CloudFront（CDN）边缘节点上。这体现了你对“将计算推向用户侧”这一 2026 年主流趋势的理解。
最终轮：虚拟面试实战
8 月 29 日，最激动人心的终轮来了。这是一场持续约一小时的虚拟面试，面对两位面试官。面试以简短的自我介绍开始，随后迅速进入正题——两道数据结构与算法（DSA）题目。
题目一：环形数组的聚集问题
题目描述：我们需要在一个由字符 ‘m‘（男性）和 ‘f‘（女性）组成的环形数组中，计算将所有女性聚集在一起所需的最少交换次数。
#### 深入解析：滑动窗口技术
这道题的核心在于将“聚集”问题转化为“寻找含有最多女性元素的区间”问题。由于数组是环形的，我们需要处理边界情况。
- 统计总数：首先计算数组中 ‘f‘ 的总数，记为
total_f。这就是我们滑动窗口的大小。 - 构建虚拟数组：为了处理环形，我们可以将数组长度翻倍（例如
arr + arr），这样就可以在一个长数组上使用标准的滑动窗口，而不用处理回绕逻辑。 - 窗口滑动：统计每个大小为
total_f的窗口内 ‘f‘ 的数量。窗口内 ‘f‘ 越多，我们需要交换的次数（即窗口内的 ‘m‘ 数量）就越少。
#### 最小交换次数计算逻辑
min_swaps = total_f - max_f_in_window
#### 生产级完整代码示例
def min_swaps_to_group(arr):
"""
计算环形数组中聚集团组所需的最小交换次数。
包含输入验证和详细的边界条件处理。
"""
if not arr:
return 0
n = len(arr)
# 1. 计算目标元素总数
total_f = arr.count(‘f‘)
# 边界情况：如果全是 ‘f‘ 或没有 ‘f‘，无需交换
if total_f == 0 or total_f == n:
return 0
# 2. 构建双倍数组以处理环形问题
# 这是一种空间换时间的经典策略，避免了复杂的模运算逻辑
extended_arr = arr + arr
# 3. 初始化第一个窗口 [0, total_f - 1]
# 使用计数器而不是列表切片以保持 O(N) 的时间效率
current_f = 0
for i in range(total_f):
if extended_arr[i] == ‘f‘:
current_f += 1
max_f = current_f
# 4. 开始滑动窗口
# 窗口左边界从 1 滑动到 n-1
for i in range(1, n):
# 离开窗口的元素: extended_arr[i-1]
# 进入窗口的元素: extended_arr[i + total_f - 1]
if extended_arr[i - 1] == ‘f‘:
current_f -= 1
if extended_arr[i + total_f - 1] == ‘f‘:
current_f += 1
# 更新最大值
if current_f > max_f:
max_f = current_f
# 最少交换次数 = 总女性数 - 窗口内最多能包含的女性数
return total_f - max_f
# 测试用例
# assert min_swaps_to_group([‘f‘, ‘f‘, ‘m‘, ‘f‘, ‘m‘, ‘f‘, ‘m‘]) == 1
# assert min_swaps_to_group([‘f‘, ‘f‘, ‘m‘, ‘m‘, ‘f‘]) == 0
题目二：二叉树的最大非相邻节点和
题目描述：在二叉树中找出最大和，且计算中不能包含两个相邻的节点（即父子节点不能同时选中）。
核心逻辑：这是一道典型的动态规划与树的结合问题。对于每一个节点，我们只有两种选择：
- 包含该节点：那么我们就不能包含其左右子节点，只能包含其左右子树的“不包含子节点”状态的最大值。
- 不包含该节点：我们可以自由选择是否包含其左右子节点，取左右子节点状态的最大值之和。
#### 2026 最优解：Lombok 风格的紧凑代码
为了避免重复计算并提高空间效率，我们在 2026 年推荐使用返回元组或列表的方式，一次性返回当前节点的两个状态，而不是使用备忘录。
#### 代码实现
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class Solution:
def rob(self, root: TreeNode) -> int:
"""
计算二叉树中不相邻节点的最大和。
返回值包含两个状态：[不偷当前节点, 偷当前节点]
"""
def dfs(node):
if not node:
# 空节点：偷或不偷都是 0
return (0, 0)
# 后序遍历：先拿到左右子树的状态
left = dfs(node.left)
right = dfs(node.right)
# 状态转移逻辑
# 1. 如果不偷当前节点，我们可以自由选择偷或不偷左右子节点，取最大值
val_not_rob = max(left[0], left[1]) + max(right[0], right[1])
# 2. 如果偷当前节点，我们不能偷左右子节点，只能取左、右子树不偷的情况
val_rob = node.val + left[0] + right[0]
# 返回当前节点的决策结果
return (val_not_rob, val_rob)
result = dfs(root)
# 返回根节点状态中的最大值
return max(result[0], result[1])
关键反思与最佳实践：2026 版
这次面试的结果是未被录用，主要原因是未能按时完成第二道题的代码编写。这次失败的经历给我们留下了深刻的教训，结合 2026 年的面试环境，我们总结出以下“避坑指南”
1. 时间管理与 LLM 辅助调试
在终面中，时间和空间复杂度不仅存在于算法中，也存在于你的面试时间里。面试官建议我们经常进行模拟面试。在 2026 年，Agentic AI（自主 AI 代理） 已经可以帮我们在本地生成复杂的测试用例。在平时练习中，你可以尝试让 AI 生成边界测试数据（例如空树、超大树、全负数树），来训练你的边界处理能力，而不仅仅是关注算法主逻辑。
2. 沟行先行与“安全左移”
正如前文所述，“先讨论再编码”是亚马逊文化中极其重要的一环。这实际上与现代 DevSecOps 中的 “安全左移” 理念不谋而合——在代码写出来之前就在设计阶段发现漏洞。如果你能在写代码前发现逻辑漏洞，这比在代码调试时发现要好得多。
3. 代码规范与可观测性
在实际面试中，清晰的变量命名（如 INLINECODEb7384483, INLINECODE7fdcdcf3）和结构化的代码（使用辅助函数）能让面试官更容易理解你的意图。不要写面条代码。在现代企业开发中，这一点尤为重要，因为可观测性 不仅仅是针对系统的，代码本身也必须是可观测、可追踪的。
总结
回顾这次为期一个月的亚马逊 SDE 实习生面试之旅，从基础知识的巩固到高阶算法的应用，这不仅是一次求职，更是一次技术能力的飞跃。我们详细解析了卡特兰数、滑动窗口在环形数组中的应用以及树形动态规划。
对于正在准备 2026 年面试的你，我们的建议是：扎实基础，勤于动手，善于沟通，拥抱 AI 工具。不要把 AI 当作替代你思考的工具，而是把它当作你的“结对编程伙伴”，帮你生成测试用例、检查边界条件。希望这篇文章中的代码示例和思路解析能成为你备战路上的有力武器。虽然这次我们没有拿到 Offer，但通过复盘和总结，下一次的面试中，我们一定会表现得更加出色。加油！