【leetcode】274.H指数

为了方便,将 citations 记为 cs。
所谓的 h 指数是指一个具体的数值,该数值为“最大”的满足「至少发表了 x 篇论文,且每篇论文至少被引用 x 次」定义的合法数,重点是“最大”。
用题面的实例 1 来举个 🌰,给定所有论文的引用次数情况为 cs = [3,0,6,1,5],可统计满足定义的数值有哪些:
h=0,含义为「至少发表了 0 篇,且这 0 篇论文至少被引用 0 次」,空集即满足,恒成立;
h=1,含义为「至少发表了 1 篇,且这 1 篇论文至少被引用 1 次」,可以找到这样的组合,如 [3],成立;
h=2,含义为「至少发表了 2 篇,且这 2 篇论文至少被引用 2 次」,可以找到这样的组合,如 [3, 6],成立;
h=3,含义为「至少发表了 3 篇,且这 3 篇论文至少被引用 3 次」,可以找到这样的组合,如 [3, 6, 5],成立;
h=4,含义为「至少发表了 4 篇,且这 4 篇论文至少被引用 4 次」,找不到这样的组合,不成立;
...
实际上,当遇到第一个无法满足的数时,更大的数值就没必要找了。一个简单的推导:
至少出现 k 次的论文数不足 k 篇 => 至少出现 k+1 次的论文必然不足 k 篇 => 至少出现 k+1 次的论文必然不足 k+1 篇(即更大的 h 不满足)。
二分
基于此分析,我们发现对于任意的 cs(论文总数量为该数组长度 n),都必然对应了一个最大的 h 值,且小于等于该 h 值的情况均满足,大于该 h 值的均不满足。
那么,在以最大 h 值为分割点的数轴上具有「二段性」,可通过「二分」求解该分割点(答案)。
最后考虑在什么值域范围内进行二分?
一个合格的二分范围,仅需确保答案在此范围内即可。
再回看我们关于 h 的定义「至少发表了 x 篇论文,且每篇论文至少被引用 x 次」,满足条件除了引用次数,还有论文数量,而总的论文数量只有 n,因此最大的 h 只能是 n 本身,而不能是比 n 大的数,否则论文数量就不够了。
综上,我们只需要在 [0,n] 范围进行二分即可。对于任意二分值 mid,只需线性扫描 cs 即可知道其是否合法。
代码:
int hIndex(int* citations, int citationsSize) {
int left=0,right=citationsSize;int mid=0,cnt=0;while(left<right){// +1 防止死循环mid=(left+right+1)>>1;cnt=0;for(int i=0;i<citationsSize;i++){if(citations[i]>=mid){cnt++;}}if(cnt>=mid){// 要找的答案在 [mid,right] 区间内left=mid;}else{// 要找的答案在 [0,mid) 区间内right=mid-1;}}return left;}
作者:宫水三叶
相关文章:
【leetcode】274.H指数
为了方便,将 citations 记为 cs。 所谓的 h 指数是指一个具体的数值,该数值为“最大”的满足「至少发表了 x 篇论文,且每篇论文至少被引用 x 次」定义的合法数,重点是“最大”。 用题面的实例 1 来举个 🌰࿰…...
1.Python 引入(字面量、注释、变量、数据类型、数据类型转换、标识符、运算符、字符串扩展)
一、字面量 1、基本介绍 在代码中,被写直接下来的、不需要通过变量存储的值,称之为字面量 2、常用值类型 类型说明数字(Number)整数(int),例如:10、-10浮点数(float&…...
【AI知识点】梯度消失(Vanishing Gradient)和梯度爆炸(Exploding Gradient)
梯度消失(Vanishing Gradient) 和梯度爆炸(Exploding Gradient) 是神经网络训练中的常见问题,特别是在深层神经网络(DNN)或递归神经网络(RNN)中。这两者主要与反向传播算…...
在 ArkTS 网络请求中,重新封装一下 http 模块
在ArkTS中,重新封装http模块可以提供一个更简洁、更易于使用的API,同时隐藏底层细节,使开发者能够更专注于业务逻辑。以下是一个简单的示例,展示了如何重新封装鸿蒙系统的kit.NetworkKit中的http模块: // 创建一个新的…...
Microsoft 更新 Copilot AI,未來將能使用語音並看到你瀏覽的網頁
不過受到 Recall 事件的影響,更新的推出將更緩慢謹慎。 Microsoft 也同步對其網頁版及行動版的 Copilot AI 進行大改版。這主要是為網頁版換上了一個較為簡單乾淨的介面,並增加了一些新的功能,像是 Copilot Voice 能讓你與 AI 助手進行對話式…...
系统架构设计师-论文题(2021年下半年)
1.试题一 论面向方面的编程技术及其应用针对应用开发所面临的规模不断扩大、复杂度不断提升的问题,面向方面的编程Aspect Oriented Programming,AOP技术提供了一种有效的程序开发方法。为了理解和完成一个复杂的程序,通常要把程序进行功能划分和封装。一…...
selenium的webdriver常用方法和属性介绍(2)
selenium的webdriver介绍 从selenium导入webdriver模块,在pycharm中跳转webdriver模块的__init__.py文件,内容如图所示:从selenium包的子目录中导入了很多模块并做了重命名,用于支持如下 Chrome/Edge/Ie/Firefox/Safari浏览器。 使…...
73.【C语言】C/C++的内存区域划分
目录 1.内存里的几个区域 2.示意图 3.解释 1.内存里的几个区域 除了耳熟能详的栈区,堆区,静态区,还有内核空间,内存映射段,数据段,代码段 2.示意图 3.解释 栈区(stack area):局部变量,函数参数,返回数据,返回地址 内存映射段:将文件映射到内存 映射的含义: 如果看过李忠…...
k8s 中存储之 hostPath 卷
目录 1 hostPath 卷介绍 2 hostPath 卷实际应用操作 2.1 创建 pod 资源类型 2.2 修改清单文件增加 hostPath 对应的参数配置 2.3 查看是否创建 卷 和 pod 2.4 创建发布文件测试是否正常访问 1 hostPath 卷介绍 EmptyDir中数据不会被持久化,它会随着Pod的结束而销…...
Cherno游戏引擎笔记(73~90)
------- scene viewport ---------- 》》》》做了两件事:设置视口和设置相机比例 》》》》为什么要设置 m_ViewportSize 为 glm::vec2 而不是 ImVec2 ? 因为后面需要进行 ! 运算,而 ImVec2 没有这个运算符的定义,只有 glm::vec2 有这个运算…...
helm 测试卸载或删除(redis)
作者:程序那点事儿 日期:2024/02/07 18:30 查看redis 集群实例 kubectl get all -n redis 卸载集群实例 helm uninstall redis -n redis 删除pvc kubectl get pvc -n redis kubectl delete pvc redis-data-redis-master-0 redis-data-redis-replicas…...
关于Qt音乐播放器进度条拖拽无用的问题解决方案
在使用Qt编写音乐播放器的时候,进度条关联播放音乐基本是必须的。那么在设计的过程中你可能会碰到一个奇怪的问题就是拖拽进度条的时候,可能会报错如下: 然后音乐就卡着不动了。。。 connect(ui->volume_toolButton,&VolumeToolBtn::…...
Redis:初识Redis
Redis:初识Redis Redis 介绍分布式架构Redis特性安装Redis Redis 介绍 在官网中,是如下介绍Redis的: in-memory data store used by millions of developers as a cache, vector database, document database, streaming engine, and messag…...
【React】增量传输与渲染
增量传输 增量传输是一种高效的文件传输方式,其核心原理在于只传输文件中发生变化的部分,而不是整个文件。以下是增量传输的详细解析: 定义与原理: 增量传输通过比对原始文件和目标文件,找出两者之间的差异部分&#…...
【回眸】Tessy 单元测试软件使用指南(四)常见报错及解决方案与批量初始化的经验
前言 分析时Tessy的报错 1.fatal error: Tricore/Compilers/Compilers.h: No such file or directory 2.error: #error "Compiler unsupported" 3.warning: invalid suffix on literal;C11 requires a space between literal and string macro 4.error: unknown…...
2024 - 10 :生物药学: 如何获取对应核心靶点基因的激酶
如何获取对应核心靶点基因的激酶 步骤 1:收集蛋白质信息 获取 UniProt ID: 对于每个基因,使用 UniProt 数据库获取其对应的蛋白质信息,包括 UniProt ID、序列和功能注释。UniProt 网站:https://www.uniprot.org/ 示…...
STM32 HAL库UART查询方式实例
本文中介绍USART编程涵盖了三种主要方法,详细介绍STM32F407微控制器结合HAL库,通过UART的查询方式来实现一个实用的密码验证程序。提示用户键入一个字符作为密码。只有当用户精准地输入字符6时,系统才会反馈“密码正确”的确认信息。反之&…...
数据结构--线性表双向链表的实现
目录 思路设计 总体思维导图 插入部分 头插法尾插法 任意位置插入 删除部分 头结点 尾节点 中间节点 只有头结点且删除的就是头结点 编辑 清空链表部分 遍历清空链表的所有节点 不遍历清空 各部分代码 Main部分 MyListedList部分 IndexOutOfException部分 …...
第一个Flutter应用(一)
1、创建项目 1.1 新建 1.2 选择Flutter SDK的位置 1.3 项目名称 英文单词加下划线起名规范,其他默认即可。 1.4 点击运行 发生报错显示我们的JAVA版本不符合 1.5 更改版本设置 1.6 再次启动项目 2、分析页面代码 以下是lib/main.dart的源代码(为了阅…...
批量查询快递单号物流信息:高效掌握最后更新动态
在电商和物流行业蓬勃发展的今天,快递单号的物流信息追踪显得尤为重要。对于商家和客户来说,了解包裹的最后更新物流状态是确保货物安全、及时送达的关键。本文将介绍如何批量查询快递单号的物流信息,帮助您高效掌握每个包裹的最新动态。 1运…...
EmbeddingGemma-300m在Mathtype公式的语义理解中的应用
EmbeddingGemma-300m在Mathtype公式的语义理解中的应用 1. 引言 数学公式的语义理解一直是自然语言处理领域的挑战性任务。传统的文本嵌入模型在处理复杂的数学表达式时往往力不从心,无法准确捕捉公式背后的数学含义和逻辑关系。EmbeddingGemma-300m作为Google最新…...
DXVK解决方案:基于Vulkan的Direct3D兼容层性能优化指南
DXVK解决方案:基于Vulkan的Direct3D兼容层性能优化指南 【免费下载链接】dxvk Vulkan-based implementation of D3D9, D3D10 and D3D11 for Linux / Wine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dx/dxvk DXVK是一个基于Vulkan的Direct3D 8/9/10/11实现层…...
Greasy Fork:用户脚本管理的一站式开源解决方案
Greasy Fork:用户脚本管理的一站式开源解决方案 【免费下载链接】greasyfork An online repository of user scripts. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/greasyfork 从脚本新手到社区贡献者的进阶指南 一、功能探索:解锁浏览器增强新…...
Ostrakon-VL-8B模型剪枝与量化入门:降低部署资源消耗
Ostrakon-VL-8B模型剪枝与量化入门:降低部署资源消耗 想让大模型在普通电脑上跑起来?这听起来像是个遥不可及的梦想,尤其是对于Ostrakon-VL-8B这种参数规模不小的视觉语言模型。它功能强大,但随之而来的就是对GPU显存和算力的高要…...
Realistic Vision V5.1虚拟摄影棚效果验证:专业摄影师盲测准确率87.3%
Realistic Vision V5.1虚拟摄影棚效果验证:专业摄影师盲测准确率87.3% 1. 项目概述 Realistic Vision V5.1虚拟摄影棚是基于当前最先进的写实风格生成模型开发的本地化摄影工具。经过深度优化后,该工具能够生成与专业单反相机拍摄效果相媲美的人像作品…...
LongCat-Image-Edit图片编辑神器:5分钟快速部署,一句话精准改图
LongCat-Image-Edit图片编辑神器:5分钟快速部署,一句话精准改图 1. 产品核心能力介绍 LongCat-Image-Edit是美团LongCat团队推出的开源图像编辑模型,它让复杂的图片编辑变得像说话一样简单。这个模型有三大杀手锏: 一句话精准编…...
OpenClaw自动化邮件处理:GLM-4.7-Flash模型分类与回复
OpenClaw自动化邮件处理:GLM-4.7-Flash模型分类与回复 1. 为什么需要自动化邮件处理 每天早晨打开邮箱时,我的收件箱总是堆满了各种邮件——工作汇报、会议邀请、订阅资讯、促销广告……手动分类和回复这些邮件至少会消耗我30分钟时间。直到上个月&…...
大模型进阶必看:Agent Skills如何让AI开发更标准化、可复用?速收藏!
随着AI应用开发成熟,工具调用经历了Function Calling、MCP协议到Agent Skills三个阶段。Agent Skills通过文件系统原生设计,将指令、工作流和资源打包成可复用模块,革新上下文管理,实现代码即工具,摆脱供应商锁定。它使…...
ES核心索引机制深度解析:从“正排”与“倒排”的底层原理到实战应用场景
1. 正排索引与倒排索引的本质区别 第一次接触Elasticsearch时,我被"正排"和"倒排"这两个概念绕得头晕。直到有次做商品搜索功能,才真正理解它们的差异。想象你面前有两本电话簿:一本按人名排序(正排ÿ…...
OneMore插件:让OneNote效率倍增的全方位解决方案
OneMore插件:让OneNote效率倍增的全方位解决方案 【免费下载链接】OneMore A OneNote add-in with simple, yet powerful and useful features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OneMore 当你在OneNote中处理复杂表格时,是否曾因缺乏…...
