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[ 题目描述 ]：

[ 思路 ]：

• 题目给出一个作者的n篇论文各自的引用次数，要求求一个值h，h的意义是至少有 h 篇论文被引用次数大于等于 h，h是其中最大的值
• 一个最简单的想法就是将h从1开始遍历，并记录
  • 当被引用次数大于h的总数大于h时，将h加1，重复这个操作
  • 当被引用次数大于h的总数大于h时，返回h
  • 当被引用次数大于h的总数小于h时间，返回h-1
• 运行如下

int hIndex(int* citations, int citationsSize) {int h=1,sum=0;for(int i=0;i<citationsSize;i++){for(int j=0;j<citationsSize;j++){if(citations[j]>=h){sum++;}}if(sum>h){h++;}else if(sum==h){return h;}else{return h-1;}sum=0;}return h;
}

[ 优化 ]：

• 时间复杂度O(n²)，空间复杂度O(1)
• 优先优化时间复杂度，由上面的做法来看，我们可以统计每个被引用的次数有多少篇论文，因为论文总数sum已知，所以被引用次数的情况最多只有sum次，然后遍历一次数组即可得出，但存储被引用次数的论文比较麻烦，如果用一维数组，那如果被引用次数很大的话，那么数组长度是未知的(题目给出是1000)
• 或者二维数组，第一行存储被引用次数的种类，第二行存储该被引用次数的论文数量，但空间复杂度就变为O(2n)了
• 换个思路，论文总数已知为n，那么h的最大值也就是n，那么，创建一个长度为n的数组sum记录每个h值情况下的被引用次数，数组下标+1为表示h，其值为大于等于该h值的个数；然后遍历citations数组，为下标小于citations[i]位置的值+1，最后遍历一遍sum，得出h；但这个思路的时间复杂度也为O(n²)，空间复杂度为O(n)，反而是增加了空间复杂度

int hIndex(int* citations, int citationsSize) {int* sum=(int*)malloc(citationsSize*sizeof(int));for(int i=0;i<citationsSize;i++){sum[i]=0;}for(int i=0;i<citationsSize;i++){for(int j=0;j<citationsSize;j++){if(citations[i]>=j+1) sum[j]++;}}for(int i=0;i<citationsSize;i++){if(sum[i]<i+1){return i;}}return citationsSize;
}

• 沿着这种思想，为什么不能直接把citations数组的下标+1当作h值，然后我们对citations数组进行排序，然后遍历数组；
• 先假设h值为1，那么被引用次数大于等于1的最少一次，如果是升序排列，则是最后一个数组元素大于等于1，为真则当前h值为1
• 然后假设h值为2，如果升序排列，则倒数第二个元素大于等于2，为真，则当前h值为2，为假，则返回之前的h值
• 运行如下

// 此处采用降序排序
int cmp(const void* a, const void* b) {return (*(int*)b) - (*(int*)a);
}int hIndex(int* citations, int citationsSize) {qsort(citations, citationsSize, sizeof(int), cmp);for(int i=0;i<citationsSize;i++){if(citations[i]<i+1){return i;}}return citationsSize;
}

• 时间复杂度O(nlogⁿ)，空间复杂度O(logⁿ)

[ 官方题解 ]：

• 一、排序，和上述相同，但官方给出的空间复杂度是O(logⁿ)，经查阅，在 C 标准库中，qsort 的实现通常是 O(log n) 的栈空间（因为采用优化后的快速排序，递归深度平均为 log n）。
• 二、计数排序，新建并维护一个数组 counter 用来记录当前引用次数的论文有几篇，对于引用次数超过论文发表数的情况，我们可以将其按照总的论文发表数来计算即可。这样我们可以限制参与排序的数的大小为 [0,n]，使得计数排序的时间复杂度降低到 O(n)；从后向前遍历数组 counter，对于每个 0≤i≤n，在数组 counter 中得到大于或等于当前引用次数 i 的总论文数。
  • 标红处就是这个算法的关键思路，简直天才，死脑子想半天没想到这个点
  • 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)

int hIndex(int *citations, int citationsSize) {int n = citationsSize, tot = 0;int counter[n + 1];memset(counter, 0, sizeof(counter));for (int i = 0; i < n; i++) {if (citations[i] >= n) {counter[n]++;} else {counter[citations[i]]++;}}for (int i = n; i >= 0; i--) {tot += counter[i];if (tot >= i) {return i;}}return 0;
}

• 方法三：二分搜索，设查找范围的初始左边界 left 为 0，初始右边界 right 为 n。每次在查找范围内取中点 mid，同时扫描整个数组，判断是否至少有 mid 个数大于 mid。如果有，说明要寻找的 h 在搜索区间的右边，反之则在左边。

int hIndex(int* citations, int citationsSize){int left=0,right=citationsSize;int mid=0,cnt=0;while(left<right){// +1 防止死循环mid=(left+right+1)>>1;cnt=0;for(int i=0;i<citationsSize;i++){if(citations[i]>=mid){cnt++;}}if(cnt>=mid){// 要找的答案在 [mid,right] 区间内left=mid;}else{// 要找的答案在 [0,mid) 区间内right=mid-1;}}return left;
}