275. H 指数 II Python

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一、题目描述

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，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。

示例 1

输入：citations = [0,1,3,5,6]
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 0, 1, 3, 5, 6 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 。
1
2
3
4

示例 2

输入：citations = [1,2,100]
输出：2
1
2

提示： n == citations.length 1 <= n <= 105 0 <= citations[i] <= 1000 citations 按 升序排列

二、代码

代码如下：

import numpy as np
class Solution:
    def hIndex(self, citations: List[int]) -> int:
        h = len(citations)
        c = np.array(citations)
        left = 1
        right = h
        result = 0
        print(c)

        if np.sum(c - right >= 0) >= right:
            return right
        if np.sum(c - left >= 0) < left:
            return result

        while (left <= right):
            mid = int((left + right) / 2)
            print(f"now left:{left} right:{right} mid:{mid}")
            if mid <= np.sum(c - mid >= 0):
                print("走右")
                left = mid + 1
                result = mid
                continue
            if np.sum(c - mid >= 0) < mid:
                print("走左")
                if left <= np.sum(c - mid >= 0):
                    result = left
                right = mid - 1
                continue
        print("result:",result)
        return result
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三、解题思路

本题解的大致思路为采用二分查找的方法去寻找符合条件的最大h指数，尽可能缩小寻找h指数的次数以满足题意。具体思路为在1~len(citations)之间寻找一个最大的整数满足h指数的定义，这一寻找过程可以使用二分查找的方式进行查找。