🔥 Amazon SDE 面試復盤
這位學員在 oavoservice 的即時輔助下，不僅完美解出了這道經典 K-way Merge 題目，還通過與面試官探討「串流處理」和「外部排序」，直接把演算法題聊成了系統設計，當場獲得 Strong Hire 評價。
📘 題目原文 (Engineering Context)
Merge K Sorted Log Streams You are monitoring a distributed system with K application servers. Each server produces a log file where log entries are strictly sorted by timestamp (ascending). Your task is to merge these K log files into a single, chronologically sorted master log stream for analysis.
題目簡述（口語化）： 你有一堆（K 個）伺服器日誌檔案，每個文件裡的日誌都已經按時間戳排好序了。現在的任務是把它們合併成一個總的大日誌檔案，依然要保持時間順序。
範例：
- Server A:
[10:00, 10:05, 10:10] - Server B:
[10:01, 10:06] - Server C:
[10:00, 10:03]
目標輸出：
[10:00 (A), 10:00 (C), 10:01 (B), 10:03 (C), 10:05 (A), ...]
一、開局：用 Clarifying Questions 展現專業
很多候選人上來就寫程式碼，oavoservice 的導師第一時間提示學員：先確認邊界，這才是 Senior 的表現。
典型 Clarifying Questions：
- Tie-breaker 規則：如果兩台伺服器在同一毫秒產生日誌，誰先誰後？（通常按 Server ID 排序。）
- 數據規模：這些日誌是能一次性裝入記憶體，還是海量數據需要 串流處理 (streaming)？（這決定了是簡單陣列 +
sort()，還是要 迭代器模式 + 最小堆積。） - 空檔案處理：是否存在某台伺服器完全沒有日誌的情況？空列表要不要特殊相容？
二、思路博弈：從暴力到最優
方案 A：暴力解 (Brute Force)
- 做法：把所有伺服器的日誌全部讀到一個大陣列裡，然後直接調用庫函數
sort()。 - 時間複雜度：(O(N \log N))，其中 (N) 是日誌總條數。
- 問題：完全浪費了「單台伺服器日誌已有序」這個關鍵資訊。
方案 B：最小堆積 K 路歸併 (Min-Heap Strategy) 滿分方案
既然每個檔案內部有序，我們只需要比較這 K 個檔案當前的「隊頭」元素。
核心資料結構
- 維護一個大小為 K 的 最小堆積 (Min-Heap)。
- 堆元素結構：
(timestamp, server_id, pointer)。
執行步驟
- 初始化：把 K 個日誌流的第一條日誌全部放進堆裡。
- 循環處理：
- 從堆頂彈出時間最早的那條日誌，輸出到結果流；
- 根據
server_id找到對應的日誌流，將該流的下一條日誌入堆； - 如果某條日誌流已經耗盡，就不再往堆裡放該源的元素。
- 終止條件：堆為空，所有日誌合併完畢。
複雜度分析
- 時間複雜度：(O(N \log K)) —— 每條日誌最多進行一次入堆 + 出堆操作，而堆的大小始終不超過 K。
- 空間複雜度：(O(K)) —— 堆裡只需要存 K 個當前「候選日誌」。
三、oavoservice 即時輔助全還原
1️⃣ 破題階段 (3 分鐘)
- 學員卡點：糾結於要不要先把所有數據讀進來。
- oavoservice 提示：
"別全讀！這是 log stream，強調 iterator 概念。直接提 K-way merge + min-heap，複雜度 O(N log K)。"
2️⃣ 編碼階段 (Hand-coding)
- 學員卡點：堆裡存什麼？怎麼知道「下一條」從哪來。
- oavoservice 提示：
"堆裡存
(time, server_index, pointer)。彈出後，用server_index去對應陣列裡取pointer + 1的元素入堆。注意檢查越界。"
3️⃣ 深度追問 (Follow-up)
面試官追問：
"If the logs are huge (TB-level) and cannot fit into memory, what would you do?"
oavoservice 提示關鍵詞： External Sort, Streaming, IO-bound
我們引導學員這樣回答：
- 當前方案本身就是「串流處理 (streaming)」的：記憶體裡只保存 K 個當前候選日誌；
- 真正的瓶頸是磁碟/網絡 IO，而不是記憶體；
- 可以結合 外部排序 (External Sorting) 思路，按塊讀入、順序掃描。
效果：面試官立刻把話題提升到 System Design 層面，與學員討論日誌採集與分析流水線。
四、為什麼你需要 oavoservice
K-way Merge 這種經典題中，能寫出來的人很多，但能講得漂亮、程式碼優雅、應對變體的人很少。
oavoservice 的即時輔助可以幫你：
- 🎯 瞬間定位考點：核心演算法（min-heap / divide & conquer）和複雜度分析。
- 🗣 優化你的話術：使用 latency, throughput, memory footprint 等專業詞彙。
- 🛡 兜底 Edge Cases：空日誌流、時間戳衝突、無效輸入。
- 🚀 把控節奏：規劃 Clarification -> Coding -> Testing -> Follow-up 的完整節奏。
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