史上最严热点新机制
或许是受到前段时间「巴黎丢作业」的影响，抖音近日（5月27日）实施了新的热点内容核实机制。
具体来说，若用户在抖音以热点事件当事人身份发声，抖音将联系当事人进行身份认证。
逾期未认证的用户，抖音将采取包括强提醒标注、禁言等一系列措施，直至用户提供可信材料。
同时，对于演绎类内容，抖音要求发布者必须显著标注"虚构演绎"声明，对于部分疑似摆拍的热点内容，抖音称将主动请求各地相关部门核实或联动各地新闻机构调查。
如此一来，基本上是把"造谣骗流量"的车门焊死了，但这也将大大增加抖音方面的运营成本。
个人感觉：初心很好，但如果严格按照上述说的来做，其实很难达到好的效果。
从以前的「纯算法」到现在的「人工介入」，以及认证材料的合理性，再到标记的及时性，都可能会让内容平台呈现的效果大打折扣。
要知道，一个视频如果因为新规则晚了半天进入流量池，可能就已经错过了最佳传播时间了。
而且任何打击类的新规则，也都无法避免的误伤问题。
对于抖音提出的「史上最严热点新机制」，你怎么看？
...
回归主题。
来一道和「字节跳动」相关的题目。
题目描述
平台：LeetCode
题号：907
给定一个整数数组 arr，找到 min(b) 的总和，其中 b 的范围为 arr 的每个（连续）子数组。
由于答案可能很大，因此 返回答案模 。
示例 1：
输入：arr = [3,1,2,4]
输出：17
解释：
子数组为 [3]，[1]，[2]，[4]，[3,1]，[1,2]，[2,4]，[3,1,2]，[1,2,4]，[3,1,2,4]。
最小值为 3，1，2，4，1，1，2，1，1，1，和为 17。
示例 2：
输入：arr = [11,81,94,43,3]
输出：444
提示：
单调栈 + 数学
原问题为求所有子数组的最小值之和。
统计所有子数组需要枚举左右端点，复杂度为
，对于每个子数组，我们还需要通过线性扫描的方式找到其最小值，复杂度为
，因此朴素解法的整体复杂度为
，题目给定数据范围为
，会 TLE。
由于我们是从子数组中取最小值来进行累加，即参与答案构成的每个数必然某个具体的 。
「因此我们可以将原问题转化为「考虑统计每个 对答案的贡献」。」
对于某一个 而言，我们考虑其能够作为哪些子数组的最小值。
我们可以想象以 为中心，分别往两端进行拓展，只要新拓展的边界不会改变「 为当前子数组的最小值」的性质即可。
换句话说，我们需要找到
作为最小值的最远左右边界，即找到
左右最近一个比其小的位置 l 和 r。
「在给定序列中，找到任意 最近一个比其大/小的位置，可使用「单调栈」进行求解。」
到这里，我们会自然想到，通过单调栈的方式，分别预处理除 l 和 r 数组：
-
l[i] = loc含义为下标i左边最近一个比arr[i]小的位置是loc（若在 左侧不存在比其小的数，则loc = -1） -
r[i] = loc含义为下标i右边最近一个比arr[i]小的位置是loc（若在 左侧不存在比其小的数，则loc = n）
当我们预处理两数组后，通过简单「乘法原理」即可统计以 为最小值时，子数组的个数：
-
包含 的子数组左端点个数为 个 -
包含 的子数组右端点个数为 个
子数组的个数 X 子数组最小值
，即是当前
对答案的贡献：
。
「统计所有
对答案的贡献即是最终答案，但我们忽略了「当 arr 存在重复元素，且该元素作为子数组最小值时，最远左右端点的边界越过重复元素时，导致重复统计子数组」的问题。」
我们不失一般性的举个 🌰 来理解（下图）：
为了消除这种重复统计，我们可以将「最远左右边界」的一端，从「严格小于」调整为「小于等于」，从而实现半开半闭的效果。
Java 代码：
class Solution {
int MOD = (int)1e9+7;
public int sumSubarrayMins(int[] arr) {
int n = arr.length, ans = 0;
int[] l = new int[n], r = new int[n];
Arrays.fill(l, -1); Arrays.fill(r, n);
Deque<Integer> d = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
while (!d.isEmpty() && arr[d.peekLast()] >= arr[i]) r[d.pollLast()] = i;
d.addLast(i);
}
d.clear();
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
while (!d.isEmpty() && arr[d.peekLast()] > arr[i]) l[d.pollLast()] = i;
d.addLast(i);
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
int a = i - l[i], b = r[i] - i;
ans += a * 1L * b % MOD * arr[i] % MOD;
ans %= MOD;
}
return ans;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int MOD = 1e9 + 7;
int sumSubarrayMins(vector<int>& arr) {
int n = arr.size(), ans = 0;
vector<int> l(n, -1), r(n, n);
stack<int> d;
for (int i = 0; i < n; i++) {
while (!d.empty() && arr[d.top()] >= arr[i]) {
r[d.top()] = i;
d.pop();
}
d.push(i);
}
while (!d.empty()) d.pop();
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
while (!d.empty() && arr[d.top()] > arr[i]) {
l[d.top()] = i;
d.pop();
}
d.push(i);
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
long long a = i - l[i], b = r[i] - i;
ans = (ans + a * b % MOD * arr[i] % MOD) % MOD;
}
return ans;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def sumSubarrayMins(self, arr: List[int]) -> int:
n, ans = len(arr), 0
l, r = [-1] * n, [n] * n
stk = []
for i in range(n):
while stk and arr[stk[-1]] >= arr[i]:
r[stk.pop()] = i
stk.append(i)
stk = []
for i in range(n - 1, -1, -1):
while stk and arr[stk[-1]] > arr[i]:
l[stk.pop()] = i
stk.append(i)
for i in range(n):
a, b = i - l[i], r[i] - i
ans += a * b * arr[i]
return ans % (10 ** 9 + 7)
TypeScript 代码：
const MOD = 1000000007
function sumSubarrayMins(arr: number[]): number {
let n = arr.length, ans = 0
const l = new Array<number>(n).fill(-1), r = new Array<number>(n).fill(n)
const stk = new Array<number>(n).fill(0)
let he = 0, ta = 0
for (let i = 0; i < n; i++) {
while (he < ta && arr[stk[ta - 1]] >= arr[i]) r[stk[--ta]] = i
stk[ta++] = i
}
he = ta = 0
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
while (he < ta && arr[stk[ta - 1]] > arr[i]) l[stk[--ta]] = i
stk[ta++] = i
}
for (let i = 0; i < n; i++) {
const a = i - l[i], b = r[i] - i
ans += a * b % MOD * arr[i] % MOD
ans %= MOD
}
return ans
}
-
时间复杂度： -
空间复杂度：
优化
实际上，当我们从栈中弹出某个
时，其右边界必然是导致其弹出的 arr[r]（当前所遍历到的元素），而
若存在左边界，必然是位于
栈中的前一位置，即
弹出后的新栈顶元素（若不存在物理左边界，则左边界为
）。
Java 代码：
class Solution {
int MOD = (int)1e9+7;
public int sumSubarrayMins(int[] arr) {
int n = arr.length, ans = 0;
Deque<Integer> d = new ArrayDeque<>();
for (int r = 0; r <= n; r++) {
int t = r < n ? arr[r] : 0;
while (!d.isEmpty() && arr[d.peekLast()] >= t) {
int cur = d.pollLast();
int l = d.isEmpty() ? -1 : d.peekLast();
int a = cur - l, b = r - cur;
ans += a * 1L * b % MOD * arr[cur] % MOD;
ans %= MOD;
}
d.addLast(r);
}
return ans;
}
}
C++ 代码：
class Solution {
public:
int MOD = 1e9 + 7;
int sumSubarrayMins(vector<int>& arr) {
int n = arr.size(), ans = 0;
deque<int> d;
for (int r = 0; r <= n; r++) {
int t = (r < n) ? arr[r] : 0;
while (!d.empty() && arr[d.back()] >= t) {
int cur = d.back();
d.pop_back();
int l = d.empty() ? -1 : d.back();
long long a = cur - l, b = r - cur;
ans = (ans + a * b % MOD * arr[cur] % MOD) % MOD;
}
d.push_back(r);
}
return ans;
}
};
Python 代码：
class Solution:
def sumSubarrayMins(self, arr: List[int]) -> int:
n, ans = len(arr), 0
stk = []
for r in range(n + 1):
t = arr[r] if r < n else 0
while stk and arr[stk[-1]] >= t:
cur = stk.pop()
l = stk[-1] if stk else -1
a, b = cur - l, r - cur
ans += a * b * arr[cur]
stk.append(r)
return ans % (10 ** 9 + 7)
TypeScript 代码：
const MOD = 1000000007
function sumSubarrayMins(arr: number[]): number {
let n = arr.length, ans = 0
const stk = new Array<number>(n).fill(0)
let he = 0, ta = 0
for (let r = 0; r <= n; r++) {
const t = r < n ? arr[r] : 0
while (he < ta && arr[stk[ta - 1]] >= t) {
const cur = stk[--ta]
const l = he < ta ? stk[ta - 1] : -1
const a = cur - l, b = r - cur
ans += a * b % MOD * arr[cur] % MOD
ans %= MOD
}
stk[ta++] = r
}
return ans
}
-
时间复杂度： -
空间复杂度：
最后
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