这套 Amazon SDE OA 的难点不只在算法。先写完一题限时 DSA，再切到带 AI 助手的代码仓库，屏幕上有 README、分层代码和一组失败测试；仓库 Debug 环节里，能否迅速找到真正的契约断点，比让助手一次生成一大段补丁更重要。
两道任务的准备重点很清楚：第一题把复杂度和边界守住，第二题把陌生仓库读清楚。提交内容必须是自己的代码，并以 OA 页面规则为准。
第一题：带权区间选择
题目描述
给定一批任务，每个任务有开始时间、结束时间和收益；同一时刻只能执行一个任务，要求返回最大总收益。隐藏用例里会出现相同结束时间、嵌套区间和收益为零的任务，n 足以让枚举所有组合直接超时。
解题思路
先按结束时间排序，把第 i 个任务与最后一个结束时间不晚于它开始时间的任务连接起来。二分查找这个前驱下标 p，状态写成 dp[i] = max(dp[i-1], value[i] + dp[p])。下标用 1-based 会更好处理“没有前驱”的情况：dp[0] = 0，每次只比较跳过当前任务和接下当前任务。
实现时把结束时间单独放进数组，二分的比较条件要写成 end <= start。同一结束时间的任务照常按排序后的顺序推进，不要按收益先后贪心；贪心会在一个高收益短任务挡住两段中等收益任务时出错。复杂度：排序和前驱查找合计 O(n log n)，空间 O(n)。
第二题：AI Coding 代码仓库 Debug
题目描述
仓库提供一个小型 Feature Flag 服务：Controller 接收配置查询，Service 计算命中规则，Repository 保存版本化开关。测试暴露了三类失败：不同租户读到了同一缓存值、配置更新后仍返回旧版本、灰度百分比落在边界时被分到错误分组。题目给了可用的 AI 助手，但要在现有框架和测试边界内完成修复。
解题思路
先读 README、测试名称和失败栈，再沿着一条请求链进入代码。不要从 Controller 开始大改：先确认测试期待的输入、输出和版本，再找 Service 与 Repository 的分界。缓存键必须包含 tenant_id、flag key 和配置版本；更新配置后发布失效事件，读路径只接收不低于当前版本的值；灰度分桶使用稳定的 hash(user_id + flag_key) % 100，边界比较采用左闭右开区间。
AI 助手适合用来定位调用路径、解释框架注解或列出相关文件，但补丁仍要逐行核对。修完一个失败点就运行对应测试，再跑全量测试；最后补两组回归用例：两个租户查询相同 flag key，以及配置从版本 7 升到版本 8 后立刻读取。这样能避免修了样例却把原有流程打断。
做题过程
把倒计时切成两段。算法题先写出状态、前驱查询和两个边界样例，确认复杂度后再敲代码；仓库题先用五分钟建立文件地图：入口、业务层、数据层、测试夹具。卡在某个异常时，记录实际值和期望值，顺着差异往回追，比盯着 AI 的整段建议更快。
FAQ
Amazon OA 的 AI Coding 题要怎么用助手？
把它当作阅读陌生仓库的检索工具：询问某个接口被谁调用、某个字段在哪些测试里出现。最终的状态判断、补丁和测试都要自己完成，并遵守 OA 页面上的资源使用规则。
算法题样例过了还要测什么？
带权区间题至少补测空任务、结束时间等于下一任务开始时间、完全嵌套任务和多组相同结束时间。它们最容易暴露前驱二分的边界错误。
参考来源
- Amazon AI-assisted Code Repository OA 复盘
- Amazon SDE-2 新版 AI-assisted OA 经验
- Amazon SWE AI-assisted Coding Assessment 指南
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