【Leetcode】【每日一题】【中等】274. H 指数
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https://leetcode.cn/problems/h-index/description/?envType=daily-question&envId=2023-10-29
给你一个整数数组 citations ,其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的 h 指数。
根据维基百科上 h 指数的定义:h 代表“高引用次数” ,一名科研人员的 h 指数 是指他(她)至少发表了 h 篇论文,并且每篇论文 至少 被引用 h 次。如果 h 有多种可能的值,h 指数 是其中最大的那个。
示例 1:
输入:citations = [3,0,6,1,5]输出:3
解释:给定数组表示研究者总共有5篇论文,每篇论文相应的被引用了3, 0, 6, 1, 5 次。由于研究者有3篇论文每篇 至少 被引用了3次,其余两篇论文每篇被引用 不多于 3 次,所以她的 h 指数是3。
示例 2:
输入:
citations = [1,3,1]输出:1
h指数
例如h指数为3,则说明:
(1)至少发表了3篇论文——>符合条件(2)的元素个数≥3
(2)每篇论文至少被引用3次——>元素大小≥3
自己的思路
输入数组 citations,先将其排序,根据h指数的定义进行判断。
例如示例1
citations = [3,0,6,1,5]
排序后
citations = [0,1,3,5,6]
(1)≥0的元素有5个,记为<0,5>
(2)≥1的元素有4个,记为<1,4>
(3)≥2的元素有3个,记为<2,3>
(4)≥3的元素有3个,记为<3,3>
=====================(其实到这里就可以中止了,因为key<value,不符合h指数的定义)
(5)≥4的元素有2个,记为<4,2>
(6)≥5的元素有2个,记为<5,2>
(7)≥6的元素有1个,记为<6,1>
所以解题的重点是如何计算value,这里我使用了一层循环寻找比key大的元素个数。
代码
class Solution {public int find(int[] citations, int target) {int len = citations.length;for (int i = 0; i < len; i++) {if (citations[i] >= target) {return len - i;}}return 0;}public int hIndex(int[] citations) {Arrays.sort(citations);HashMap<Integer, Integer> hashMap = new HashMap<>();int len = citations.length;for (int i = 0; i < len + 1; i++) {int tmp = find(citations, i);if (i > tmp && hashMap.size() >= 1)break;hashMap.put(i, tmp);}System.out.println(hashMap);Object[] obj = hashMap.keySet().toArray();Arrays.sort(obj);return (int) obj[obj.length - 1];}
}

结果感觉不是很好
力扣官方题解
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https://leetcode.cn/problems/h-index/solutions/869042/h-zhi-shu-by-leetcode-solution-fnhl/?envType=daily-question&envId=2023-10-29只需要知道存在即可,例如排序后的示例1:
citations = [0,1,3,5,6]
假设h为0,从后往前比较,
首先是6>0,即为存在一篇论文,并且这一篇论文被引用次数>0,则可以将h设为1;
然后是5>1,即为存在两篇论文,并且这两篇论文被引用次数>1,则可以将h设为2(为什么是两篇?因为h还没有到达2,所以现在不可能出现引用次数<2的论文);
然后是3>2,即为存在三篇论文,并且这三篇论文被引用次数>2,则可以将h设为3;
最后是1<3,因为要取最大的,所以结束比较
代码
class Solution {public int hIndex(int[] citations) {Arrays.sort(citations);int h = 0, i = citations.length - 1; while (i >= 0 && citations[i] > h) {h++; i--;}return h;}
}

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