Amazon SDE 27 NG 的 AI Coding 题目不仅考察传统算法，也包含一定的工程场景和业务逻辑处理。本次面经记录了两道 Coding 题，分别涉及区间覆盖与排序统计以及业务逻辑模拟与状态管理。
整体来看，这类题目并不是单纯考察 LeetCode 式算法，而是要求候选人理解题目中的业务规则，并将其转化为可执行的代码逻辑。
Amazon SDE 27 NG AI Coding Overview
- Company: Amazon
- Position: SDE 27 NG
- Interview Type: AI Coding
- 主要考察：Algorithm + Engineering Logic
- 题目数量：2 道
- 题目类型：区间处理、排序、前缀和、业务逻辑、状态管理
本次两道题的考察方向比较不同。第一题主要考察如何处理多个区间以及如何利用排序和前缀和优化统计过程；第二题则更接近实际工程开发，需要根据业务规则完成校验、对象关联、编号生成以及数据创建。
Q1：区间覆盖与排序统计
第一题给定一个整数数组 arr，以及一个二维 pairs 数组。pairs 中的每一组 [start, end] 表示 arr 中的一个子数组区间。
需要将这些区间对应的子数组合并形成新的 efficient 数组，然后根据每个原始元素是否参与了 efficient 的形成，计算对应的 efficiency，最后返回所有元素 efficiency 的总和。
题目的核心可以拆成两个部分：
- 判断每个下标是否被 pairs 中的区间覆盖
- 对没有参与区间合并的元素，根据数值大小统计严格小于它的元素数量
Q1 解题思路
Step 1：统计每个下标被覆盖的次数
如果直接遍历每一个 pair，然后逐个修改区间内的元素，在区间数量和数组长度较大时，复杂度可能比较高。
这里可以使用差分数组。对于区间 [l, r]：
diff[l] += 1
diff[r + 1] -= 1最后通过前缀和，就可以得到每个下标被多少个区间覆盖。
这样就能快速判断：coverage[i] > 0
表示该元素参与了 efficient 的形成。
而：coverage[i] == 0
表示该元素没有参与区间操作。
Step 2：处理没有被覆盖的元素
对于没有被任何区间覆盖的元素，需要计算：新数组中严格小于当前元素的数字数量。
例如，如果当前元素为：5 那么需要统计 efficient 中：value < 5 的元素数量。如果直接对每一个元素遍历整个数组进行统计，复杂度会达到 O(n²)。因此可以先将相关元素按照数值进行排序。
Step 3：使用前缀和快速统计
排序之后，可以利用前缀和记录不同数值之前累计出现了多少个元素。
例如：1 1 2 3 3 5 7
当需要查询 5 时，只需要找到第一个 5 出现的位置，就可以知道前面一共有多少个元素严格小于 5。这样就不需要每次重新遍历整个数组。核心思想可以概括为：
区间覆盖
↓
差分数组
↓
前缀和
↓
判断元素是否参与 efficient
↓
未覆盖元素排序
↓
前缀统计
↓
计算 efficiency 总和Q1 核心考点
这道题主要考察：
- Difference Array
- Prefix Sum
- Sorting
- Frequency Counting
- 区间操作
- 严格小于的数量统计
如果数据规模比较大，差分数组 + 排序/前缀统计会比直接模拟每个区间更加高效。
Q2：业务逻辑模拟与状态管理
第二题更偏向实际工程场景。给定一个 Team 以及 Issue 创建请求，需要根据业务规则创建一个新的 Issue。除了基础字段之外，请求还可能包含：
- parentIssue
- assignee
- title
- teamId
同时需要根据 Team 当前已经存在的 Issue 数量，为新 Issue 生成独立递增的编号。最终创建并返回新的 Issue。
Q2 解题思路
这道题可以按照业务流程拆成几个步骤。
Step 1：基础参数校验
首先检查请求中的基础信息是否有效。
例如：
- 用户是否处于登录状态
- title 是否有效
- teamId 是否存在
- 对应 Team 是否存在
只有基础条件全部满足之后，才能继续创建 Issue。
Step 2：处理可选关联字段
如果请求中包含：parentIssue 则需要查询对应的 Parent Issue，并建立父子 Issue 关系。如果请求中包含：assignee
则需要查询对应的用户，并将其设置为新 Issue 的负责人。因此这里需要注意：可选字段不能简单地直接赋值，而需要先确认对应对象是否存在。
Step 3：生成 Issue 编号
创建新的 Issue 时，还需要生成一个独立递增的编号。例如 Team Key 为：ABC 已有 Issue：
ABC-1
ABC-2
ABC-3那么新创建的 Issue 可以生成：ABC-4
因此需要根据当前 Team 已有的 Issue 数量生成新的序号。
最终形成：TEAM_KEY + “-” + sequence 这种编号。
Step 4：创建 Issue
完成前面的校验和关联之后，创建新的 Issue 对象。
整体流程可以理解为：
Request
↓
Validate User
↓
Validate Title / Team
↓
Check Parent Issue
↓
Check Assignee
↓
Generate Issue Key
↓
Create Issue
↓
Return New Issue这种题目的重点不是某一个复杂算法，而是能否把多个业务规则按照正确的顺序组织起来。
Amazon SDE 27 NG AI Coding 的特点
从这两道题来看，AI Coding 类型的面试题和纯算法题存在一定区别。
Q1 更偏算法
主要围绕：区间 → 差分数组 → 前缀和 → 排序 → 统计 需要考虑的是算法效率和数据规模。
Q2 更偏工程
主要围绕：Validation → Object Lookup → Relationship → ID Generation → Create 需要考虑的是业务流程、数据关联以及各种边界情况。所以准备 Amazon SDE 27 NG AI Coding 时，不能只刷传统算法题。 除了常见的数据结构和算法，也需要熟悉：
- 数据校验
- Object / Entity 之间的关系
- CRUD 操作
- 状态管理
- ID / Key 生成
- Optional fields
- Error handling
- Edge cases
Amazon SDE Coding 面试中需要注意什么
这类题目除了代码实现之外，通常还需要解释自己的思路。拿到题目后，可以先确认：
- 输入数据的范围是什么？
- 区间是否可能重叠？
- 是否允许重复元素？
- 如果关联对象不存在应该怎么处理？
- Issue 编号是否保证连续？
- 是否可能出现空输入？
- 数据量增大后当前方案是否还能工作？
完成基本 solution 后，还需要能够解释：
Time Complexity
当前算法的时间复杂度是多少？
Space Complexity
使用了多少额外空间？
Edge Cases
哪些特殊情况需要额外处理？
Optimization
如果输入规模继续扩大，有没有进一步优化的方法？
Amazon SDE 27 NG AI Coding FAQ
Amazon SDE 27 NG AI Coding 考什么？
从本次面经来看，题目同时涉及算法和工程逻辑，包括区间处理、差分数组、排序、前缀统计以及业务状态管理等。
Amazon SDE 27 NG AI Coding 是纯算法题吗？
不完全是。本次两道题中，一道更偏算法统计，另一道则更加接近实际软件工程中的业务逻辑处理。
Q1 主要考察什么？
Q1 主要涉及区间覆盖、差分数组、前缀和、排序以及频次统计。
Q2 主要考察什么？
Q2 主要考察业务逻辑拆解，包括参数校验、对象查询、Issue 关联、编号生成以及新 Issue 创建。
Amazon SDE 27 NG Coding 面试需要关注复杂度吗？
需要。尤其是算法题，需要说明当前 solution 的时间和空间复杂度，并考虑数据规模扩大后的优化方式。
Amazon SDE 备考建议
Amazon 的 AI Coding 题型最近越来越偏向「算法 + 工程场景」结合，单纯刷传统 LeetCode 已经不够用。很多同学在区间处理、差分数组优化，以及业务规则校验、对象关联、编号生成这类题目上容易卡壳。
如果你正在准备 Amazon SDE 27 NG（或类似风格的大厂 AI Coding / VO），想系统梳理这类题的思路、边界处理和复杂度优化，或者需要真实业务场景题的模拟练习，可以找我们聊聊。
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