刚帮一位同学做完 Amazon SDE2 OA ，整体用时不到半小时就全部 AC。SDE2 和 NG 现在都带 AI Coding 环节，题型和风格比较接近。今天把两道题的思路整理出来，给正在准备的同学参考。
第一题：区间拼接后的效率求和
给你一个数组 arr 和若干区间 pairs。把这些区间对应的子数组按顺序拼接成一个新数组 efficient。对于原数组中没有被任何区间选中的位置，它的效率是新数组里严格小于它的元素个数；被选中的位置效率为 0。最后求所有位置效率的总和。
思路
先用差分数组统计每个下标被区间覆盖的次数，覆盖次数为 0 的位置才需要计算效率。
把 efficient 里的所有元素收集起来并排序，同时维护一个前缀出现次数。对每个未被选中的原数组元素，用二分或双指针在有序的 efficient 里查出有多少个严格比它小的值，累加即可。
整体复杂度主要取决于排序和查询，数据范围允许的话完全可行。关键点是先准确找出“哪些位置完全没被覆盖”。
第二题：修复商品分类浏览逻辑
这题更偏工程调试。给你一个商品分类浏览相关的代码（涉及 JSON 解析、父子分类关系、递归/遍历子树、按地区过滤、排序等），需要修好它，让系统能正确递归包含目标分类下的所有后代分类，并按地区过滤商品。
思路
按模块逐步排查比较稳：
- 先检查父分类到子分类的映射表是否正确建立。
- 用 BFS 或 DFS 验证从目标分类出发能否完整遍历到所有子孙分类。
- 检查地区过滤逻辑是否在正确的位置生效，有没有漏筛或多筛。
- 顺带看 JSON 字段解析（字段名、类型转换）和最终排序规则是否符合预期。
这类题重点不是算法有多难，而是代码阅读能力和定位问题的耐心。建议先跑通已有测试用例，再针对失败 case 反推是哪一层逻辑出错。
整体感受
Amazon SDE2 的 OA 现在普遍带 AI Coding，一道偏算法实现，一道偏工程修复/阅读。算法题考差分数组 + 排序统计，工程题考分类树遍历和过滤逻辑。提前熟悉差分、区间覆盖、树的遍历和简单调试思路，现场会轻松很多。
写在最后
这次同学在我们提前过了类似区间统计和代码阅读题后，正式考试节奏很快，半小时内就全部通过。
Amazon 的 OA 和 VO 我们都比较熟悉，无论是 NG 还是 SDE2，有需要辅助或提前 mock 的同学可以随时聊。Interview Show 专注北美技术岗位的面试辅助，团队来自一线大厂，提供 OA 辅助、VO mock 和一对一指导。
有需要的同学可以直接联系做免费评估。祝大家早日通过 OA，顺利进面！