H 指数Ⅱ【LC275】
给你一个整数数组 citations ,其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数,citations 已经按照 升序排列 。计算并返回该研究者的 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。
请你设计并实现对数时间复杂度的算法解决此问题。
同昨天的二分 区别不用自己排序了
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思路
- 二段性:存在最大值y使,少于等于y的数值一定满足条件;大于y的数值一定不满足条件
- 二分答案y
- 引用次数大于等于y的论文数目大于等于y,那么向右搜索获得更大的y
- 引用次数大于等于y的论文数目小于y,那么向左搜索获得更大的y
- check:排序后可以快速算出引用次数大于等于y的论文数目
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实现
javaclass Solution { public int hIndex(int[] citations) { int n = citations.length; // Arrays.sort(citations); int l = 1, r = n; int res = 0; while (l <= r){ int mid =(l + r) >> 1; if (check(citations, mid) >= mid){ res = Math.max(res, mid); l = mid + 1; }else{ r = mid - 1; } } return res; } public int check(int[] citations, int target){ int n = citations.length; int l = 0, r = n - 1; while (l <= r){ int mid = l + r >> 1; if (citations[mid] < target){ l = mid + 1; }else{ r = mid - 1; } } // l为第一个符合的下标 return n - l;// 大于等于target的引用次数的数目 } }
- 复杂度
- 时间复杂度: O ( n l o g m ) O(nlogm) O(nlogm), n n n是数组的长度,m是二分查找的上界。二分查找的时间复杂度是 O ( l o g m ) O(logm) O(logm),每次判断需要的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)
- 空间复杂度: O ( log n ) O(\log n) O(logn)
- 复杂度