使用二分搜索查找排序引文的 H 索引

在计算机科学中，H-Index是基于作者的学术成就来衡量的指标，特别是学术论文的数量和被引用的频率。H-Index通常用于评估学术界的科学家，但也可以用于评估程序员的代码质量。本文将介绍如何使用二分搜索算法来查找排序后的引文列表的H-Index。

前置知识

在介绍如何使用二分搜索算法查找H-Index之前，需要了解以下概念：

• 引文：论文、文章或书籍等作者所引用的其他相关文献。
• 排序：按照一定的标准顺序排列。

算法介绍

二分查找算法是一种典型的分治思想，它的基本思想是将一个大问题分成两个子问题，并分别解决这两个子问题。在引文列表中，如果按照引用次数（从大到小）排序，则可以将引文列表切割成两个子列表。

具体来说，假设有一个包含n篇论文的引文列表citations，按引用次数从大到小排序，如下所示：

citations = [0, 1, 3, 5, 6]

则可以把这个列表切分成两个子列表：

left = [0, 1]
right = [3, 5, 6]

其中，left是包含前两篇论文的引文列表，right是包含后三篇论文的引文列表。

接下来，可以通过以下步骤来求得H-Index：

1. 将引文列表按照引用次数从大到小排序。
2. 从列表的中间开始，将列表分成两个子列表：左列表和右列表。
3. 比较左列表中最后一篇论文的引用次数和左列表的长度。如果左列表中最后一篇论文的引用次数大于等于左列表的长度，则称左列表为可行列表。否则，令左列表的长度减1，并重复这个步骤，直到找到一个可行列表为止。
4. 找到左列表的长度即为H-Index。

可以写出以下的Python代码实现上述算法：

def hIndex(citations: List[int]) -> int:
    n = len(citations)
    left, right = 0, n-1
    while left <= right:
        mid = (left+right)//2
        if citations[mid] == n-mid:
            return citations[mid]
        elif citations[mid] < n-mid:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return n-left

总结

本文介绍了如何使用二分搜索算法查找排序后的引文列表的H-Index。通过对引文列表的分割和比较，可以高效地求得H-Index，从而快速评估作者的学术成就或程序员的代码质量。