【每日算法】利用二段性找最大 H 指数 |Python 主题月

简介: 【每日算法】利用二段性找最大 H 指数 |Python 主题月

网络异常,图片无法展示
|


题目描述



这是 LeetCode 上的 274. H 指数 ,难度为 中等


Tag : 「二分」


给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数)。编写一个方法,计算出研究者的 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。且其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数 不超过 h 次。


例如:某人的 h 指数是 20,这表示他已发表的论文中,每篇被引用了至少 20 次的论文总共有 20 篇。


示例:


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。
复制代码


提示:如果 h 有多种可能的值,h 指数是其中最大的那个。


模拟 + 二分



根据题意,我们需要找到满足条件「引用次数至少为 xx 次的 xx 篇论文」中的最大 xx 值。


那么在以最大值 xx 为分割点的正整数数轴上,满足二段性:


  • 少于等于 xx 的数值必然满足条件;
  • 大于 xx 的数值必然不满足。


因此我们可以通过二分在 [0, n][0,n] 范围内找分割点 xx


Java 代码:


class Solution {
    public int hIndex(int[] cs) {
        int n = cs.length;
        int l = 0, r = n;
        while (l < r) {
            int mid = l + r + 1 >> 1;
            if (check(cs, mid)) l = mid;
            else r = mid - 1;
        }
        return r;
    }
    boolean check(int[] cs, int mid) {
        int ans = 0;
        for (int i : cs) if (i >= mid) ans++;
        return ans >= mid;
    }
}
复制代码


Python 3 代码:


class Solution:
    def hIndex(self, citations: List[int]) -> int:
        def check(cs, mid):
            return sum(i >= mid for i in cs) >= mid
        n = len(citations)
        l, r = 0, n
        while l < r:
            mid = l + r + 1 >> 1
            if check(citations, mid):
                l = mid
            else:
                r = mid - 1
        return r
复制代码


  • 时间复杂度:对 [0, n][0,n] 做二分,复杂度为 O(\log{n})O(logn)check 函数需要对数组进行线性遍历,复杂度为 O(n)O(n)。整体复杂度为 O(n\log{n})O(nlogn)
  • 空间复杂度:O(1)O(1)


最后



这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.274 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。


在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。


为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:github.com/SharingSour…


在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

相关文章
|
7月前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
7月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
382 0
|
8月前
|
存储 算法 调度
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
411 26
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
382 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
569 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
659 4
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
1044 4
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
397 3
|
8月前
|
算法 机器人 定位技术
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
531 4
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
1372 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多