leetcode274. H 指数

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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#算法 #leetcode #数据结构 #hashmap

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该博客主要介绍了如何运用哈希表和排序算法解决LeetCode上的H指数问题。首先，创建一个哈希表存储文章的被引用次数，然后将哈希表的项放入向量并按被引用次数降序排列。接着，遍历排序后的向量，计算满足H指数条件的文章数量，更新H指数。这种方法有效地解决了题目要求，实现了高效的求解过程。

https://leetcode-cn.com/problems/h-index/

哈希表+排序，利用向量将哈希表中的项，根据第一个值进行从大到小排序，将被引用量多的文章放在前面，然后通过哈希表取被引量为key值的文章数目value，取一篇则ret自加一次，哈希表对应项的值减一，直到被引次数大于等于ret的数目。

bool cmp(pair<int,int> a,pair<int,int> b)
{
    return a.first>b.first;//根据pair的第一项进行排序
}
class Solution {
public:
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        int ret = 0;
        unordered_map<int,int> mp;//哈希表
        vector<pair<int,int>> v;//向量
        for(auto &citation:citations)
        {
            mp[citation]++;//key值为citation的项的value自加1
        }
        for(auto iter=mp.begin();iter!=mp.end();iter++)
        {
            v.push_back(*iter);//将对应的pair对放入v中，v中的每一项结构与哈希表中的每一项结构相同
        }
        sort(v.begin(),v.end(),cmp);//根据被引量从大到小排序
        for(auto iter=v.begin();iter!=v.end();iter++)
        {
            while(iter->first>ret&&mp[iter->first]!=0){//被引量大于ret并且被引量为iter->first的文章数目大于0，就把它的value值自减1，并且把ret自加，表示h指数至少满足这个ret值
                mp[iter->first]--;
                ret++;
            }   
            if(iter->first<=ret) break;//被引量小于等于h值就结束
        }
        return ret;
    }
};