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)。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。且其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数 不超过 h 次。
例如:某人的 h 指数是 20,这表示他已发表的论文中,每篇被引用了至少 20 次的论文总共有 20 篇。
示例:
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。
提示:如果 h 有多种可能的值,h 指数是其中最大的那个。
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方法一:45度斜线相交法(简单)
class Solution {
public:
int hIndex(vector<int>& citations) {
int LEN=citations.size();
int h;
for(int i=0;i<LEN-1;i++)
for(int j=0;j<LEN-1-i;j++)
{
if(citations[j]>citations[j+1]) //low-->high
{
h=citations[j];
citations[j]=citations[j+1];
citations[j+1]=h;
}
}
for(h=0;h<LEN;h++)
if(citations[h]>=LEN-h) break;
return LEN-h;
}
};
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方法二:二分查找回溯
class Solution {
public:
int hIndex(vector<int>& citations) {
int LEN=citations.size();
int temp;
int low=0;int high=LEN+1;int mid;//注意哨兵
while(high-low!=1)
{
mid=low+(high-low)/2;
temp=0;
for(int i=0;i<LEN&&temp!=mid;i++)
if(citations[i]>=mid) temp++;
if(temp==mid) low=mid;
else high=mid;
}
return low;
}
};
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另一种二分风格
class Solution {
public:
int hIndex(vector<int>& citations) {
int LEN=citations.size();
int temp;
int low=0;int high=LEN+1;int mid;//注意哨兵
while(high-low!=1)
{
mid=low+(high-low)/2;
temp=0;
for(int i=0;i<LEN;i++)
{
if(citations[i]>=mid) temp++;
if(temp==mid)
{
low=mid;
mid=high;
break;
}
}
high=mid;
}
return low;
}
};