leetcode-274-H-Index

最新推荐文章于 2025-03-23 17:02:14 发布
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本文探讨了桶排序和映射直觉在算法设计中的应用。通过将元素分配到0到n的数组中对应的桶内，增加桶内的元素计数，最后累积得到结果。这是一种高效的数据处理策略，尤其适用于大数据集的排序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Error:

use bucket sort or mapping intuition, assign 0-n array, and increase element of its bucket. Finally, accumulate and get the result.

leetcode题库-LeetCode-PHP:LeetCode算法题
06-29
leetcode题库 LeetCode-PHP 坚持每天做算法题 (๑╹ヮ╹๑)ﾉ Studying makes me happy 文件夹 Array 数组 Backtracking 回溯算法 Binary Search 二分查找 Bit Manipulation 位运算 Breadth ...h ...index.ph
博弈问题leetcode-Design-7:设计-7
07-01
在给定的“博弈问题leetcode-Design-7”主题中，我们可以聚焦于两个主要的知识点：LFU（Least Frequently Used）缓存设计和H-Index算法。这两个问题都是LeetCode平台上的经典编程挑战，旨在测试和提升开发者在数据...
【LeetCode】274. H-Index 解题报告（Python）
负雪明烛
10-06 3201
【LeetCode】274. H-Index 解题报告（Python） 作者： 负雪明烛 id： fuxuemingzhu 个人博客： http://fuxuemingzhu.cn/ 题目地址: https://leetcode.com/problems/h-index/description/ 题目描述： Given an array of citations (each citat...
LeetCode------H-Index II
面向搜素引擎编程
09-06 301
这题是之前那道H-Index 求H指数的拓展，但基本思路是一样的，H-Index思路： 只不过这里现在给的数组是升序的，所以这里我们只需要变化一下坐标即可。在O(log n)的时间内完成计算应该有很敏锐的意识应该用二分查找法，首先初始化left和right为0和数组长度n，然后取中间值mid，比较citations[mid]和n-mid做比较，如果前者大，则right移到mid之前，反之...
leetcode-274.H指数
我的备忘录
03-23 214
然后，从0到论文数量进行对h指数的遍历，当超过论文量时，停止遍历，break掉，找到了h。首先，用哈希表存储各个引用量的数量，超出论文数量的引用量可以不存。我这个是不用sort的方式，所以复杂度是n，但是耗额外空间。h遍历时，更新论文量，把低于h的删掉。
LeetCode-274.H 指数
u012637258的博客
03-18 228
先逆序排序，比如排序后[6, 5, 3, 1, 0]，如果 citations[i] > i，那么前面的数必定大于i，所以找到i的最大值就是答案，因为 i从0开始，所以返回结果需要i+1。
LeetCode------H-Index
面向搜素引擎编程
09-01 256
先排序 // H-Index // Time complexity: O(nlogn), Space complexity: O(1) public int hIndex(int[] citations) { //使用sort对数组从小到大排序 Arrays.sort(citations); //翻转数组，使...
LeetCode-274 H-Index
weixin_30662109的博客
07-04 92
题目描述 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 thedefinition of h-index on Wikipedia:...
leetcode---274.H指数
一只在cv道路上爬行的小乌龟~
01-08 432
class Solution: def hIndex(self, citations): if len(citations)==1: if citations[0]==1: return 1 if citations[0]==0: return 0 citations.sort(reverse=-1) h=0 for i i.
leetcode-274. H-Index
mtAsnow
01-05 191
题目有点绕，通俗点理解就是：有一个数组A，大小为n。现在要找一个数h，使得A有至少h个元素不小于h。
Leetcode的ac是什么意思-LeetCodeInJava:leetcode-java
07-01
Leetcode的ac是什么意思 LeetCodeInJava List #98 Validate Binary Search Tree #100 Same Tree #104 Maximum Depth of Binary Tree ...#274 H-Index #283 Move Zeroes #292 Nim Game #318 Maximum P
怎么刷leetcode-leetcode_array:leetcode_array
06-29
H-Index II 二分查找 最短词距 最短词距 II 最短词距 III 包含重复 包含重复 II 包含重复 III 跳跃游戏 跳跃游戏二 买卖股票的最佳时机 买卖股票的最佳时机 II 买卖股票的最佳时机 III 买卖股票的最佳时机 IV 有冷却...
leetcode给单链表加一js实现-leetcode-By[removed]LeetCode解决方案（全部通过JavaScript！）h
06-30
二、Index目录引导 其中数字表示题目的顺序编号 1.运算基础（数字的基本运算、简单的求和等） 01 Two Sum ：两数之和 07 Reverse Integer：翻转整数 09 Palindrome Number：回文数 11 Container With Most Water：双...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
解决LeetCode第274题H指数的Python面试答案
H指数(Hirsch index)，简称H指数，是由物理学家乔治·Hirsch于2005年提出的，用于评估科学家的学术成就。H指数定义为一个科学家的“h”篇论文分别被引用了至少“h”次，其余的论文被引用次数不超过“h”次。H指数...
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