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[数据结构与算法]LeetCode 275. H-Index II【数组/二分】中等

Given an array of integers citations where citations[i] is the number of citations a researcher received for their ith paper and citations?is sorted in an ascending order, return compute the researcher's h-index.

According to the definition of h-index on Wikipedia: A scientist has an index h if h of their n papers have at least h citations each, and the other n ? h papers have no more than h citations each.

If there are several possible values for h, the maximum one is taken as the h-index.

You must write an algorithm that runs in logarithmic time.

Example 1:

Input: citations = [0,1,3,5,6]
Output: 3
Explanation: [0,1,3,5,6] means the researcher has 5 papers in total and each of them had received 0, 1, 3, 5, 6 citations respectively.
Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining two with no more than 3 citations each, their h-index is 3. 

Example 2:

Input: citations = [1,2,100]
Output: 2

Constraints:

  • n == citations.length
  • 1 <= n <= 105
  • 0 <= citations[i] <= 1000
  • citations is sorted in ascending order.

题意:给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数),数组已经按照?升序排列?。编写一个方法,计算出研究者的 h 指数。

h 指数的定义: “h 代表“高引用次数”(high citations),一名科研人员的 h 指数是指他(她)的 (N 篇论文中)总共有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。(其余的?N - h?篇论文每篇被引用次数不多于 h 次。)"


解法 二分

这是274. H 指数的延伸题目。由于数组已经有序,所以对于给定的 i ,我们已知有 citations.length - i 篇论文的引用次数都大于等于 citations[i]i 篇论文的引用数小于等于 citations[i]

不妨设 h = citations.length - i ,即有 h 篇论文分别引用了至少 citations[i] 次,其他 citations.length - h 篇论文的引用次数不超过 citations[i] 次。只要 citations[i] >= h ,就满足题意,有 h 篇论文的引用次数至少为 h 。因此,我们可以用二分寻找第一个满足 citations[i] >= citations.length - i 的位置 i ,答案就是 citations.length - i

//cplusplus
class Solution {
public:
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        int n = citations.size(), l = 0, h = n;
        while (l < h) {
            int m = l + (h - l) / 2;
            if (citations[m] >= n - m) h = m;
            else l = m + 1;
        }
        return n - l;
    }
};
//执行用时:20 ms, 在所有 C++ 提交中击败了67.79% 的用户
//内存消耗:18.1 MB, 在所有 C++ 提交中击败了75.02% 的用户
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加:2021-07-13 17:44:00  更:2021-07-13 17:44:09 
 
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