LeetCode——H-Index

最新推荐文章于 2024-12-14 17:22:29 发布

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#c++ #leetcode #迭代 #排序

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本文深入探讨了基于比较的排序算法及其O(nlogn)的时间复杂度与O(1)的空间复杂度，同时引入了基数排序，将时间复杂度降至O(n)，但空间复杂度提升至O(n)。通过实例分析，详细阐述了如何利用计数排序来解决hIndex问题，以及在hIndex定义下，如何准确计算最大hIndex值。本文还特别强调了在计数排序后需要进行的额外处理，以适应hIndex特定的计算逻辑。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这题简单点就先对数据进行基于比较的排序，时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(1)；如果想把时间复杂度将为O(n)，就使用基数排序，但空间复杂度上升为O(n)。

class Solution {
    public: 
        int hIndex(vector<int> &citations) 
        {     
            int n = citations.size();
            int *num = new int[n+1];
        
            memset(num, 0, (n+1)*sizeof(int));
        
            for(int i = 0; i < n; ++i) 
            {
                if(citations[i] >= n) 
                {
                    ++num[n];
                }
                else 
                {
                    ++num[citations[i]];
                }
            }
        
            if(num[n] >= n) return n;
        
            for(int i = n-1; i >= 0; --i) 
            {
                num[i] += num[i+1];
            
                if(num[i] >= i)
                {	
                    return i;
                }
            }
        
            return 0;
        }
};

hIndex的最大值是总文章数，所以某篇文章的引用数大于总文章数，就令总文章数对应的计数器加1，否则令引用数对应的计数器加1。若总文章数对应的计数值大于等于总文章数，说明引用数超过总文章数的文章数量等于总文章数，为最大值，返回总文章数即可。否则，倒序迭代计算引用数超过i的文章数量，若这个数量大于等于i，说明有i篇文章的引用数不少于i，符合hIndex的定义，又由于是倒序迭代，第一个返回的必然是符合条件的值中最大的，符合题目要求。

这题由于hIndex的定义是“h篇文章引用数不小于h”，而不是“引用数为h的文章数不少于h”，导致要在计数排序后再做一些处理。我们不是对于每个文章数h，去计算引用数不小于h的文章数，而是对于每个引用数h，先计算出引用数不少于h的文章数，再判断这个数是否不小于h。这么说好像有点绕，不知道说清楚了没有~