TikTok 被围剿："言论自由"的水下世界

舆论 美国大选 TikTok

这几天最热闹的事情，自然是美国两党国会议员提出「要求字节跳动在 165 天内剥离短视频应用 TikTok」的法案。

该法案最早是在 3 月 6 号提出，目前的最新进展是 TikTok 正发动网友进行对抗反击。

这不是第一次 TikTok 遭受美国的围剿。

早在特朗普时期，就明确提出过「TikTok 要么卖，要么关」，只不过后来因为特朗普连任失败，这事儿不了了之。

后来拜登上任，直到 2023 年才开始恢复对 TikTok 围剿。

从刚开始禁止联邦设备和政府系统使用 TikTok（此举引发了日本/加拿大/英国等国跟随），到如今的明确 165 天字节跳动剥离短视频。

目的十分明确：不允许美国舆论霸权存在撕裂口，尤其是在大选期间。

TikTok 作为一款超过一半美国人都在使用的国民应用，其存在是相当特殊的，其他主流媒体背后都有明确的美国资本（大多由民主党控制），而 TikTok 并不掌握在美国资本手里，立场上也比 X（前身为 推特）的老板马斯克（与民主党关系不好）还要中立。

往年大选，两党的候选人都会被相互挖黑历史，因此 TikTok 的存在，对于两党来说都是极大风险，于是有了 165 天的精确时间线，目的就是要在大选开始前搞定 TikTok 。

TikTok 自然是看透了这一切，相比之前，这次的反抗也很及时和充分：给 1.7 亿用户发送弹窗，发动网友打电话到国会去进行抗议。

此举属于制造了一些麻烦，但显然不足以撤销法案。

希望 TikTok 挺住，如果 TikTok 被强卖，这样明抢行为自然会引发小国们的跟风，就像当初禁止政府相关人员使用 TikTok 一样。

...

回归主线。

来做一道简单的「字节跳动」面试真题。

题目描述

平台：LeetCode

题号：769

给定一个长度为 n 的整数数组 arr ，它表示在 [0,n−1][0, n - 1][0,n−1] 范围内的整数的排列。

我们将 arr 分割成若干块 (即分区)，并对每个块单独排序。

将它们连接起来后，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。

返回数组能分成的最多块数量。

示例 1:

输入: arr = [4,3,2,1,0]

输出: 1

解释:
将数组分成2块或者更多块，都无法得到所需的结果。
例如，分成 [4, 3], [2, 1, 0] 的结果是 [3, 4, 0, 1, 2]，这不是有序的数组。

示例 2:

输入: arr = [1,0,2,3,4]

输出: 4

解释:
我们可以把它分成两块，例如 [1, 0], [2, 3, 4]。
然而，分成 [1, 0], [2], [3], [4] 可以得到最多的块数。

提示:

• n=arr.lengthn = arr.lengthn=arr.length
• 1<=n<=101 <= n <= 101<=n<=10
• 0<=arr[i]<n0 <= arr[i] < n0<=arr[i]<n
• arr 中每个元素都不同

模拟

本题考察的是简单模拟能力，或者说是简单的对「循环不变量」的设计。

我们从前往后处理所有的 arr[i]arr[i]arr[i]（即 i 定义为当前划分块的右边界下标），处理过程中定义变量 j 为当前划分块的左边界下标（初始值为 000），定义 min 为当前划分块中元素最小值（初始值为 arr[0]arr[0]arr[0] 或 nnn），定义 max 为当前划分块中元素最大值（初始值为 arr[0]arr[0]arr[0] 或 −1-1−1）。

当且仅当 j=minj = minj=min 且 i=maxi = maxi=max 时，下标范围 [j,i][j, i][j,i] 排序结果为 [min,max][min, max][min,max]，此时块的个数加一，并重新初始化几个变量，继续循环统计下个块的信息。

Java 代码：

class Solution {
    public int maxChunksToSorted(int[] arr) {
        int n = arr.length, ans = 0;
        for (int i = 0, j = 0, min = n, max = -1; i < n; i++) {
            min = Math.min(min, arr[i]);
            max = Math.max(max, arr[i]);
            if (j == min && i == max) {
                ans++; j = i + 1; min = n; max = -1;
            }
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：

class Solution {
public:
    int maxChunksToSorted(vector<int>& arr) {
        int n = arr.size(), ans = 0;
        int j = 0, minv = n, maxv = -1;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            minv = min(minv, arr[i]);
            maxv = max(maxv, arr[i]);
            if (j == minv && i == maxv) {
                ans++; j = i + 1; minv = n; maxv = -1;
            }
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码：

class Solution:
    def maxChunksToSorted(self, arr: List[int]) -> int:
        n, ans = len(arr), 0
        j, minv, maxv = 0, n, -1
        for i in range(n):
            minv, maxv = min(minv, arr[i]), max(maxv, arr[i])
            if j == minv and i == maxv:
                ans, j, minv, maxv = ans + 1, i + 1, n, -1
        return ans

TypeScript 代码：

function maxChunksToSorted(arr: number[]): number {
    let n = arr.length, ans = 0
    for (let i = 0, j = 0, min = n, max = -1; i < n; i++) {
        min = Math.min(min, arr[i])
        max = Math.max(max, arr[i])
        if (j == min && i == max) {
            ans++; j = i + 1; min = n; max = -1;
        }
    }
    return ans
}

• 时间复杂度：O(n)O(n)O(n)
• 空间复杂度：O(1)O(1)O(1)

我是宫水三叶，每天都会分享算法知识，并和大家聊聊近期的所见所闻。

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