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H 指数 · 交互式算法学习

找到最大的 h,使至少 h 篇论文的引用数不低于 h。

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#274 · 数组 / 字符串

H 指数

H-Index

测试用例citations = [3,0,6,1,5]
线性序列4 个关键状态
步骤 1建立 0..n 的引用次数桶。count=[1,1,0,1,0,2]
1
0
1
1
0
2
1
3
0
4
2
5
推荐

计数桶

时间 O(n)空间 O(n)

超过 n 的引用数都归入 n 桶,再从高到低累计论文数。

1function hIndex(citations) {2  const n = citations.length,3    count = Array(n + 1).fill(0);4  for (const c of citations) count[Math.min(c, n)]++;5  let papers = 0;6  for (let h = n; h >= 0; h--) {7    papers += count[h];8    if (papers >= h) return h;9  }10}
多语言参考

Java · C++ · Go

来源 · CC BY-SA 4.0 ↗

这是一组同题正确实现,独立于上方当前动画方法;不同语言可能采用另一种正确策略。

1class Solution {2    public int hIndex(int[] citations) {3        Arrays.sort(citations);4        int n = citations.length;5        for (int h = n; h > 0; --h) {6            if (citations[n - h] >= h) {7                return h;8            }9        }10        return 0;11    }12}
交互式算法学习

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H 指数 · 解法对比

找到最大的 h,使至少 h 篇论文的引用数不低于 h。

测试用例
citations = [3,0,6,1,5]
题目分类
数组 / 字符串
解法对比
2
方案 1

排序后扫描

降序排序后,第 i 篇引用数若至少为 i+1,就能形成更大的 h。

时间
O(n log n)
空间
O(1)
方案 2

计数桶

超过 n 的引用数都归入 n 桶,再从高到低累计论文数。

时间
O(n)
空间
O(n)

为什么有效

降序排序后,第 i 篇引用数若至少为 i+1,就能形成更大的 h。

关键不变量

每一步都保持当前方法的已处理部分正确,并朝“找到最大的 h,使至少 h 篇论文的引用数不低于 h。”推进。

易错点

  • 先确认输入边界与下标范围。
  • 代码、变量状态与动画步骤应保持一致。

边界情况

  • 空输入或最小规模输入。
  • 重复值、极端顺序或退化结构。

更多案例

1citations = [3,0,6,1,5]找到最大的 h,使至少 h 篇论文的引用数不低于 h。

降序排序后,第 i 篇引用数若至少为 i+1,就能形成更大的 h。