找亚马逊实习前后端都要会吗

面对开年即裁员的2025年，依然有很多人选择走上转码这条道路，针对于让无数转码人头疼的算法问题，零基础转码算法如何快速上门呢？ 第一阶段，肯定是打好基础，无论是bootcamp还是重新读个degree都是一种选择。如果你已经是STEM专业的了，有相关基础，可以选择出你想转码的方向，如果是Java方向建议可以报一个算法班学习，因为需要学习基础数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等；以及掌握基本算法：排序（快排、归并）、搜索（DFS、BFS）、动态规划（斐波那契数列、最小路径和）；同时，也可以看一些入门书籍，像《数据结构与算法分析》、《Grokking Algorithms》这类书籍我都比较推荐！ 第二阶段，刷题。推荐平台肯定是LeetCode和Drill Coder，零基础建议建议先从最简单的变量，Loops，Condition开始学起，练习可以用一些比较简单直接，测试对Loop，和Condition的熟悉程度。比如，print a pascal triangle；熟悉各类排序算法，包括Bubble Sort，Selection Sort，Merge Sort，Quick Sort（理解如何操作即可） 第三阶段，模拟面试。每周挑选 2 道题写代码到白板或在 LeetCode 上多次提交，精炼思路；针对于OOD和OOP类的题目，可以和朋友一起组队模拟面试，尝试互相提问模拟面试中你需要对面试官提出什么样的问题，除开朋友，我也比较推荐找一些比较专业的人进行模拟面试，比如 “设计一个打车应用的调度系统”。 以上便是我针对零基础转码的朋友们，算法快速入门的一些小tips，希望对正在转码的大家有一定的作用，希望大家都能尽快上岸！

LeetCode 是个非常棒的编程平台，很多人通过它提升自己的算法能力。对刚入门的小伙伴来说，怎么才能高效利用 LeetCode 提升自己呢？下面有一些简单的建议，帮你更好地刷题。 1. 先搞定基础 在开始做题之前，先了解一下常见的基础知识。像数组、链表、栈、队列、排序、二分查找、动态规划这些基本概念。如果这些基础打好了，刷题时会轻松很多，也能更好地理解题目的要求。 2. 从简单题开始 LeetCode 上有很多不同难度的题目，刚开始可以从简单的题做起。这样一来，不仅能帮你熟悉题型，也能提高解题思路。遇到不懂的，可以先看看别人怎么解的，学习他们的思路，慢慢积累经验。 3. 每天坚持做题 刷题是一个渐进的过程，不是几天就能完成的。每天抽点时间做几道题，不求多，但要坚持。这样长时间下来，你会发现自己在解题上越来越得心应手，进步也会很明显。 4. 总结自己的解法 每做完一道题，别急着跳到下一题，花点时间想想自己是怎么解的。有没有可能用更简洁的方式解题？自己总结一下，可以帮助你记住解题思路，也能让你在下次做类似题时更加高效。 高效利用 LeetCode 最重要的是保持耐心和持续刷题。基础打牢了，每天坚持做题，总结经验，不断提升解题技巧。慢慢的，你会发现自己越来越熟练，算法问题也能轻松解决了。

三年前，我从未想过自己会从金融行业转行，成为JP Morgan的软件开发工程师（SDE）。 这段经历对我来说既充满挑战，也让我收获颇丰。 最初，我在一家投资银行做金融分析。 虽然这份工作收入不错，前景也不错，但随着时间的推移，我开始发现自己对技术越来越感兴趣，尤其是编程。 大学时我对计算机有所了解，但因为没有选择计算机专业，直到工作后才决定深入学习编程。 金融行业的工作让我接触了不少数据分析和自动化的需求，这让我意识到，技术能有效提升工作效率并解决复杂问题。 于是，我下定决心，转行做软件开发。 我报了Drill Insight的算法课。 这个决定的核心价值不在于课程内容，而是获得了一个结构化反馈系统。 导师尖锐地指出我的思维定式：在写双指针解法时总习惯从左向右遍历，却忽略逆向思维的可能性；在解释递归函数时，总是陷入技术细节而丢失叙事主线。 这些反馈像镜子般照出认知盲区，让我开始理解技术表达的本质是逻辑透明化，而不仅仅是解题正确性。 准备JP Morgan面试时，我刻意将金融思维融入技术叙事。 期权定价模型的黑斯科尔斯方程被重构为随机森林算法的波动率参数解释，资产负债表的概念化身系统设计中的资源分配策略，就连投行常用的“假设敏感性分析”都被迁移到算法优化的边界条件检查中。 终面现场，当面试官抛出高频交易系统容错机制的设计题时，我没有直接写代码，而是先画了一个风险价值模型图：“这套系统的容错阈值应该像压力测试一样，根据历史最大回撤动态调整…” 这个跨领域类比直接触发了面试官的共鸣。 这段经历让我深刻理解：转行不是对过去的否定，而是对既有认知的重新诠释。 当你能用新领域的语言包装旧经验，用技术思维解构传统行业的痛点，所谓的“跨行业壁垒”反而会成为最锋利的破局点。