LeetCode274. H-Index

本文介绍了一种计算科研人员h指数的方法,h指数反映科研人员影响力,若科研人员有h篇论文至少被引用h次,其余论文不超过h次,则其h指数为h。文章提供了四种算法实现:暴力求解、二分查找、排序和桶排序。

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Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index.

According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have at least h citations each, and the other N − h papers have no more than h citations each."

Example:

Input: citations = [3,0,6,1,5]
Output: 3 
Explanation: [3,0,6,1,5] means the researcher has 5 papers in total and each of them had 
             received 3, 0, 6, 1, 5 citations respectively. 
             Since the researcher has 3 papers with at least 3 citations each and the remaining 
             two with no more than 3 citations each, her h-index is 3.

Note: If there are several possible values for h, the maximum one is taken as the h-index.

思路:

这道题的解法有很多,以下提供四种作为参考:

解法1 暴力求解

我们从小到大对可能的答案进行判断:

class Solution {
public:
	int hIndex(vector<int>& citations) {
		int H = 0;
		for (H = citations.size(); H >= 0; H--) {
			if (validH(citations, H)) break;
		}
		return H;
	}
private:
	bool validH(const vector<int>& citations, int H) {
		int count = 0;
		for (int citation : citations) if (citation >= H) count++;
		return count >= H;
	}
};

解法2 二分查找

我们根据找到的符合条件的数的个数作为阈值进行二分查找:

class Solution {
public:
	int hIndex(vector<int>& citations) {
		int left = 0, right = citations.size();
		int mid = (left+right)/2;
		while (left < right) {
			if (validH(citations, mid) >= mid) left = mid + 1;
			else right = mid - 1;
			mid = (left + right) / 2;
		}
		int count = validH(citations, mid);
		if (count >= mid) return mid;
		else return mid - 1;
	}
private:
	int validH(const vector<int>& citations, int H) {
		int count = 0;
		for (int citation : citations) if (citation >= H) count++;
		return count;
	}
};

解法3 排序

我们将原序列排序后,找到第一个满足条件的值:

class Solution {
public:
	int hIndex(vector<int>& citations) {
		sort(citations.begin(), citations.end());
		int n = citations.size();
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			if (citations[i] >= n - i) return n - i;
		}
		return 0;
	}
};

解法4 桶排序

这个方法比较取巧,代码如下:

class Solution {
public:
	int hIndex(vector<int>& citations) {
		vector<int> record(citations.size() + 1, 0);
		int n = citations.size();
		for (int citation : citations) {
			int id = min(citation, n);
			record[id]++;
		}
		int count = 0;
		int res;
		for (int i = 0; i <= n; i++) {
			if (n - count >= i) res = i;
			count += record[i];
		}
		return res;
	}
};

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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