Amazon intern OA 最近大量发放，亚麻2月春招开始，又在开始批量发oa了，测试平台依旧是hackerrank，Coding两道题。
Amazon OA 题型
第 1 部分：2道Coding, 限时70mins 完成。
第 2 部分：Work Simulation 19 个问题，限时 4 个小时，有选择题和打分题 (1-5 分)，问题不多，但阅读的信息量很大，注意把握时间。
第 3 部分：Work Approach 一共 21 个问题 (分成 7 页，每页 3 个问题)，预计 10 分钟完成，考察你如何处理 software engineering work。
第 4 部分：Work Style 约 57 道题，预计 10 分钟完成。This set of questions assesses qualities important to succeeding at Amazon.每个问题由两句陈述组成, 根据自身的情况选择 Most Like Me 或者 More Like Me。
Amazon intern OA 真题
Q1
题目：在一个由 n 个机器人组成的系统中，每个机器人要么处于 Operating，要么处于 Standby。每个机器人都有一个阈值 coordinationThreshold[i]，表示：当它处于 Operating 时，需要至少这么多其他 Operating 机器人，否则它会故障；当它处于 Standby 时，如果 Operating 机器人的数量达到或超过该阈值，它也会故障，系统只要有任意一个机器人故障，则该配置无效。题目要求计算所有可能的、不会导致任何机器人故障的有效配置数量。
思路：假设最终有 k 个机器人是 Operating，那么所有阈值 <= k-1 的机器人必须都能进 Operating，否则凑不够 k 个。如果某个机器人的阈值刚好是 k，它无论选 Operating 还是 Standby 都会出错，所以这种 k 必须排除。所以我们统计每个阈值出现次数 freq，并用前缀和算出 cnt = 阈值 <= k-1 的机器人数量。当且仅当 cnt == k 且 freq[k] == 0，这个 k 是一个合法配置，答案加 1。
代码：
def getValidConfigurations(coordinationThreshold):
n = len(coordinationThreshold)
freq = [0] * (n + 1)
for t in coordinationThreshold:
freq[t] += 1
ans = 0
cnt = 0
for k in range(n + 1):
if k > 0:
cnt += freq[k - 1]
if cnt == k and freq[k] == 0:
ans += 1
return ansQ2
题目：判断在多个运送场景中，给定一组卡车及其最大承载能力，能否成功运送所有包裹。每次卡车成功配送一个包裹后，其载重能力会变为原来的一半，且卡车只能运送重量不超过当前载重能力的包裹。每个场景中给出多辆卡车及多个包裹，问是否存在一种分配方式，使所有包裹均被运送完成。
思路：每个场景把所有卡车容量放进一个最大堆（用 Python 的最小堆存负数实现），把包裹重量按从大到小排序，每次都用当前最大容量的卡车去送最重包裹，如果最大容量都送不了当前包裹，直接失败；否则送完后把该卡车容量更新为 cap/2 再放回堆里，全部包裹都能送完则返回 1，否则返回 0。
代码：
import heapq
def canAllPackagesBeDelivered(truckCapacities, packageWeights):
ans = []
for caps, pkgs in zip(truckCapacities, packageWeights):
h = [-c for c in caps]
heapq.heapify(h)
ok = True
for w in sorted(pkgs, reverse=True):
if not h:
ok = False
break
c = -heapq.heappop(h)
if c < w:
ok = False
break
heapq.heappush(h, -(c // 2))
ans.append(1 if ok else 0)
return ans准备小结
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