leetcode-275-H指数Ⅱ-medium_go weⅡ-优快云博客

该博客介绍了如何解决LeetCode上的275题——H指数问题，作者通过有序数组的特点采用二分查找法，并详细讨论了判断条件和优化策略。文章中提到了在实现过程中遇到的边界情况，如`[0]`、`[0,0]`和空数组等，以及如何避免死循环和提高代码效率。" 113669137,10546324,LL(1)与LR(0)语法分析：冲突解决与解析策略,"['语法分析', '编译原理', 'LL(1)文法', 'LR(0)文法', '解析器']

题目描述

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）至多有 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。）"

示例:

输入: citations = [0,1,3,5,6]
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 0, 1, 3, 5, 6 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。

说明:

如果 h 有多有种可能的值，h 指数是其中最大的那个。

进阶：

这是 H指数的延伸题目，本题中的 citations 数组是保证有序的。
你可以优化你的算法到对数时间复杂度吗？

思路

题目中说的很清楚了，是·使用对数时间的复杂度，那么第一个想到的思路就是二分，因为它是有序的，刚好符合二分的条件，在判度二分的条件上，要注意判决条件，我这里是直接写了一个judge函数来详细判断。

wa了几次，一次是因为left边界更新时要变为mid+1，不然容易变成死循环（因为mid的更新策略是（left+right）/2）；一次是因为【0】输入，一次是因为【0，0】输入，一次是因为【】输入。
因为加了很多特判情况，所以代码又丑又臭，效率也低

笨比代码

class Solution {
public:
    // 1:可以继续往右移， —1：可以继续往左移，0：不需要移动
    int judge(vector<int> citations,int mid){
        int len = citations.size();
        if(mid==0){
            if(citations[mid]>=len){
                return 0;
            }else{
                return 1;
            }
        }

        if(mid==len-1){
            if(citations[mid]==1){
                return 0;
            }else if(citations[mid]>1){
                return -1;
            }
        }

        if(citations[mid]>(len-mid-1)&&citations[mid-1]<(len-mid)){
            return 0;
        }else if(citations[mid]==(len-mid)){
            return 0;
        }else if(citations[mid]<(len-mid)){
            return 1;
        }else{
            return -1;
        }

    }
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        if(citations.size()==0){
            return 0;
        }
        int left = 0;
        int right = citations.size()-1;
        int mid = (left+right)/2;
        if(left==right){
            if(citations[0]>=1){
                return 1;
            }else{
                return 0;
            }
        }
        if(citations[citations.size()-1]==0){
            return 0;
        }
        
        while(left<right){
            if(judge(citations,mid)<0){
                right = mid;
                mid = (left+right)/2;
            }else if(judge(citations,mid)>0){
                left = mid+1;
                mid = (left+right)/2;
            }else{
                break;
            }
        }
        return citations.size()-mid;
    }
};

看了一下评论感觉自己确实是个笨比。。。。
清爽很多的代码

class Solution {
public:
    int hIndex(vector<int>& citations) {
        int len = citations.size();
        int left = 0;
        int right = len-1;
        int res = 0;
        
        while(left<=right){
            int mid = (left+right)>>1;
            int cnt = len - mid;
            if(cnt <= citations[mid]){
                res = cnt;
                right = mid-1;
                
            }else{
                left = mid+1;
            }
        }
        return res;
    }
};