前言📢📢
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1. 问题描述
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。计算并返回该研究者的 h 指数。
根据维基百科上 h 指数的定义：h 代表"高引用次数" ，一名科研人员的 h指数 是指他（她）至少发表了 h 篇论文，并且 至少 有 h 篇论文被引用次数大于等于 h 。如果 h 有多种可能的值，h 指数是其中最大的那个。
示例 1：
输入：citations = [3,0,6,1,5] 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 3, 0, 6, 1, 5 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。
示例 2：
**输入：**citations = [1,3,1]
**输出：**1
提示：
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n == citations.length
-
1 <= n <= 5000
-
0 <= citations[i] <= 1000
2. 问题分析
H指数的定义是：一个研究者有h篇论文，每篇至少被引用n次，并且剩下的论文被引用次数不超过h次。
换句话说，就是找数组中，有n个数大于n。
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3. 算法思路
对于每个候选的 h 值：
（1）计算允许的"低引用"论文数 ：leftMaxCount = n - h
- 因为至少要有 h 篇论文引用次数 ≥ h，所以最多只能有 n-h 篇论文引用次数 < h
（2）统计实际"低引用"论文数：遍历数组，统计引用次数 < h 的论文数量
（3）验证条件：如果实际低引用论文数 ≤ 允许的低引用论文数，说明满足 h 指数条件
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4. 代码实现
python
from typing import List
class Solution:
def hIndex(self, citations: List[int]) -> int:
n = len(citations)
maxN = n # h指数最大可能值是n（论文总数）
# 从最大可能的h值n开始，递减到1
for max in range(maxN, 0, -1):
leftMaxCount = n - max # 允许引用次数小于h的论文数量
count = 0 # 统计实际引用次数小于h的论文数量
# 遍历所有论文
for i in range(n):
if citations[i] < max:
count += 1 # 统计引用次数小于h的论文
# 如果已经超过允许的数量，提前退出
if count > leftMaxCount:
break
# 检查是否满足条件
if count <= leftMaxCount:
return max # 找到最大的h值
return 0 # 如果没有找到，返回0
if __name__ == '__main__':
print(Solution().hIndex([3,0,6,1,5]))
print(Solution().hIndex([1,3,1]))
print(Solution().hIndex([0]))