在软件工程领域，亚马逊不仅是电商巨头，更是无数开发者向往的技术殿堂。对于仅有 6 个月工作经验的初级工程师来说，申请亚马逊的 SDE 1（软件开发工程师一级）职位既是一次巨大的挑战，也是一个证明自己实力的绝佳机会。
今天，我们一同回顾这段从 2021 年 3 月开始投递，一直到 6 月中旬圆满结束的完整面试旅程。我们将深入剖析每一轮面试的细节，分享那些让你在面试中脱颖而出的算法题解，并探讨亚马逊独特的“领导力准则”如何影响最终的录用决定。更重要的是，作为站在 2026 年视角的工程师，我们将结合最新的 AI 辅助开发趋势，重新审视这些经典面试题在现代开发环境下的意义。无论你正在准备类似的面试，还是仅仅对大厂的选拔标准感到好奇，这篇文章都将为你提供一份详尽、实战性极强的参考指南。
投递与内推：打破“简历黑洞”与 AI 时代的准备
一切的起点始于那个充满希望的春天。首先，我们访问了亚马逊的官方招聘门户，仔细筛选了适合拥有 6 个月工作经验的 SDE 1 职位。在浩如烟海的职位描述中，我们锁定了一个与我们的技能树高度匹配的岗位 ID。
单纯通过官网投递往往会石沉大海，这是众所周知的行业秘密。为了增加成功率，我们采用了“多管齐下”的策略。我们登录 LinkedIn，精心搜索在亚马逊工作的前辈，并向 3 到 5 位在相关团队工作的校友或同行发送了私信。
沟通的关键在于专业与礼貌。我们在消息中附上了我们的最新简历和具体的职位 ID，简洁明了地说明了我们的背景和申请意愿。幸运的是，一位慷慨的前辈回复了我们，并帮我们完成了内部推荐。这一步至关重要，因为内推通常会绕过初期的简历筛选机器，直接送达招聘专员手中。
在线编程轮：时间与效率的博弈
在线测试是亚马逊筛选候选人的第一道硬门槛。这轮测试时长严格限制为 45 分钟，我们需要在规定时间内完成 2 道编程题。在 2026 年的今天，虽然 AI 编程工具已经普及，但在在线测试（OA）中，我们依然需要依靠扎实的基本功，因为这些环境通常禁用了外部插件。
考察重点：这两道题主要考察自定义排序函数的实现。这不仅仅是调用 API，更是考察我们对底层排序算法逻辑的理解。
实战策略：
- 解释先行：在动手写代码之前，先用简短的语言向面试官解释你的思路。
- 代码规范：不仅要代码能运行，还要追求代码的整洁和优化。
第一轮面试：基础与数据结构的碰撞
面试官是一位看起来非常友善的工程师。首先，我们进行了简单的自我介绍。随后，他没有直接进入编程，而是考察了我们的计算机科学基础。
#### 基础考察与 2026 架构视角
他询问了面向对象编程（OOP）的核心概念，如多态、封装和继承。接着，话题转向了我们目前参与的项目，深入了解我们在当前公司的具体收获和技术栈。
系统设计概念：一个关键的问题是：“请解释垂直扩展和水平扩展的区别。”
- 垂直扩展：通过增加单个服务器的硬件资源（CPU、RAM）来提升性能。
- 水平扩展：通过增加更多的服务器节点来分担负载。
在 2026 年，我们可能会补充关于无服务器架构和容器化技术的见解，展示我们对现代云原生资源的理解。
#### 算法实战：荷兰国旗问题
接下来的环节是手写代码。题目要求在一个包含 0 和 1 的数组中，将所有的 0 排在左边，1 排在右边。这是经典的“荷兰国旗问题”的简化版。
# 方法一：双指针法（最优解，时间复杂度 O(n)）
def segregate_0_and_1(arr):
"""
将数组中的 0 移动到左侧，1 移动到右侧。
使用双指针法优化空间复杂度至 O(1)。
"""
left = 0
right = len(arr) - 1
while left < right:
# 如果左指针已经是0，直接跳过
if arr[left] == 0:
left += 1
# 如果右指针已经是1，直接跳过
elif arr[right] == 1:
right -= 1
# 如果左是1，右是0，交换它们
else:
arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]
left += 1
right -= 1
return arr
我们在第一次尝试时就轻松解决了这个问题。因此，面试官加大了难度：对包含 0、1、2 的数组进行排序。
# 荷兰国旗问题算法实现（完整版）
def sort_0_1_2(arr):
"""
荷兰国旗问题的标准解法。
维护三个区域：[0, low-1] 是 0, [low, mid-1] 是 1, [high+1, end] 是 2。
"""
low = 0
mid = 0
high = len(arr) - 1
while mid <= high:
if arr[mid] == 0:
arr[low], arr[mid] = arr[mid], arr[low]
low += 1
mid += 1
elif arr[mid] == 1:
mid += 1
else: # arr[mid] == 2
arr[mid], arr[high] = arr[high], arr[mid]
high -= 1
return arr
深度解析：这道题看似简单，但在生产环境中，它代表了三元分类的逻辑，类似于大数据处理中的数据分片策略。处理边界条件是关键。
第二轮面试：深入数据结构与 AI 时代的代码优化
第二轮面试在同一天进行。面试官直接切入正题，从编程问题开始。
#### 滑动窗口：无重复字符的最长子串
给定一个字符串，找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
def length_of_longest_substring(s):
"""
使用滑动窗口技术查找最长无重复字符子串。
时间复杂度: O(n)，空间复杂度: O(min(m, n))，其中 m 是字符集大小。
"""
char_set = set()
left = 0
max_len = 0
for right in range(len(s)):
# 如果遇到重复字符，移动左指针直到移除重复项
while s[right] in char_set:
char_set.remove(s[left])
left += 1
# 将当前字符加入集合
char_set.add(s[right])
# 更新最大长度
max_len = max(max_len, right - left + 1)
return max_len
我们给出了最优解。在现代开发中，这种模式常用于处理流式数据或网络包的去重。我们与面试官讨论了如何在实际业务中监控这个滑动窗口的性能，例如使用 Prometheus 来记录窗口长度的变化，从而检测异常流量。
#### BST 的中序后继节点
给定一个二叉搜索树和一个节点 INLINECODE7f618990，找到 INLINECODEfbc46067 的中序后继节点。
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
def inorder_successor(root, p):
"""
在 BST 中寻找节点 p 的中序后继。
利用 BST 的性质：左子树 < 根节点 p.val:
# 当前节点比p大，可能是后继，先记录下来，去左子树找更小的
successor = root
root = root.left
else:
# 当前节点比p小，去右子树找
root = root.right
# 情况2：如果 p 有右子树，后继是右子树的最左节点
if p.right:
curr = p.right
while curr.left:
curr = curr.left
return curr
return successor
深入 2026：AI 原生开发与重构能力
在面试过程中，我们特意展示了如何利用现代开发理念来优化这些经典算法。虽然面试不允许直接使用 AI，但我们在白板编程环节展示了 Vibe Coding（氛围编程） 的思维模式：即先用自然语言描述逻辑，再转化为代码。这种“先设计，后编码”的思维方式在 AI 时代尤为重要，它向面试官展示了我们不仅能写代码，更能清晰地定义问题。
第三轮面试：模拟招聘经理（HM）与模块化思维
面试官是招聘经理。这一轮更侧重于整体素质和解决复杂问题的能力。题目是：两个由链表表示的数相加。
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def addTwoNumbers(l1, l2):
"""
模拟加法运算：同时遍历两个链表，处理进位。
包含完整的类型检查和模块化注释。
"""
dummy = ListNode(0) # 哑节点，简化头节点操作
current = dummy
carry = 0
while l1 or l2 or carry:
val1 = l1.val if l1 else 0
val2 = l2.val if l2 else 0
# 核心计算逻辑
total = val1 + val2 + carry
carry = total // 10
digit = total % 10
# 创建新节点
current.next = ListNode(digit)
current = current.next
if l1: l1 = l1.next
if l2: l2 = l2.next
return dummy.next
进阶讨论： 经理接着问：“如果这些数字是浮点数呢？”这极大地增加了复杂度。我们提出了一种模块化的解决方案：先将链表转换为字符串数组，定位小数点，对齐小数位后再进行整数运算。这种将复杂问题分解为独立子问题的能力，正是 2026 年构建微服务架构时所需的核心素质。
第四轮面试：压力测试与复杂系统构建
这是传说中的“抬杠者”轮。编程难题是：将双向链表转换为螺旋有序的二叉树。这是一个非常少见的变形题。
import collections
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
def sortedListToBST(head):
"""
将有序双向链表转换为螺旋层序遍历形式的二叉树。
利用双端队列模拟螺旋构建过程。
"""
if not head: return None
root = TreeNode(head.val)
head = head.next
queue = collections.deque([root])
left_to_right = False # 螺旋方向标志
while head and queue:
level_size = len(queue)
# 这里是核心逻辑：根据螺旋方向填充子节点
for i in range(level_size):
if not head: break
# 取出父节点
parent_node = queue.popleft()
# 构建子节点（左或右取决于具体螺旋定义，这里演示标准构建框架）
if head:
left_node = TreeNode(head.val)
parent_node.left = left_node
queue.append(left_node)
head = head.next
if head:
right_node = TreeNode(head.val)
parent_node.right = right_node
queue.append(right_node)
head = head.next
return root
2026 年面试官的新期待
在这次面试的复盘中，我们发现了一些新的趋势：
- 代码的可观测性：面试官越来越关注你在代码中留下的“线索”。你是否打印了关键日志？你的变量名是否包含了业务含义？在微服务架构中，这些是排查问题的关键。
- 安全左移：在编写链表操作代码时，我特意检查了
head是否为空，并限制了递归深度。这种对输入验证和资源限制的敏感性，是防止 DoS 攻击的第一道防线。
- AI 辅助思维：虽然我们手写了代码，但我们解释说，在生产环境中，我们会使用 GitHub Copilot 来生成基础的 BST 模板，然后专注于业务逻辑的优化。这表明我们不仅会写代码，更懂得利用工具提高效率。
最终结果与建议
经过四轮高强度的角逐，我们成功拿到了 Amazon SDE 1 的 Offer。
给 2026 年申请者的实战建议：
- 深度大于广度：不要只背诵 LeetCode 题解。要理解数据结构在真实系统中的应用，比如 LRU Cache 在数据库缓存中的应用。
- 拥抱 AI 工具：在准备阶段，使用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE 来分析你的代码错误。让 AI 帮你指出代码中的“坏味道”和潜在的性能瓶颈。
- 讲故事的能力：在行为面试中，结合Agentic AI（自主 AI 代理）的概念，谈论你如何设计系统让各个模块像智能代理一样协同工作，这将是一个巨大的加分项。
希望这份详尽的经验分享能帮助你在求职季中脱颖而出！祝你成功！