1269: H指数
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Description
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),数组已经按照升序排列 。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。(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次。)
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。(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次。)
Input
第一行一个整数N,表示论文的篇数。
第二行有N个整数,升序排列,表示每篇论文被引用的次数。
第二行有N个整数,升序排列,表示每篇论文被引用的次数。
Output
一行,表示该研究者的H指数。
Sample Input Copy
5
0 1 3 5 6
Sample Output Copy
3
HINT
【样例解释】
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。
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。
说明:
如果 h 有多有种可能的值 ,h 指数是其中最大的那个。
【数据范围】
对于30%的数据:1<=N<=1000
对于100%的数据:1<=N<=2000000