题目描述（中等难度）
求 H 指数，H 指数等于 n，代表该作者所发表的所有论文中至少有 n 篇论文的被引用次数大于等于 n。
解法一
第一次看到这个概念比较难理解，看一下 维基百科) 的定义。
H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。如美国耶鲁大学免疫学家理查德·弗来沃发表的900篇文章中，有107篇被引用了107次以上，他的H指数是107。
可以按照如下方法确定某人的H指数：
- 将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；
- 从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。
我们先按照上边提供的解法写一下代码。
public int hIndex(int[] citations) { Arrays.sort(citations); // 默认的是从小到大排序，所以后边要倒着遍历 int n = 1; // 论文序号 //倒着遍历就是从大到小遍历了 for (int i = citations.length - 1; i >= 0; i--) { // 论文序号大于该论文的被引次数 if (n > citations[i]) { break; } n++; } // 所得序号减一即为 H 指数。 return n - 1; } 我们结合下图理解一下上边的算法，把 [3,0,6,1,5] 从大到小排序，画到图中。
上边的 H-Index 是 3，在图中表现的话就是有 3 个点在直线上方（包括在直线上），其他点在直线下方。
我们从大到小排序后，其实就是依次判断点是否在直线上方（包括在直线上），如果出现了点在直线下方，那么前一个点的横坐标就是我们要找的 H-Index。
我们也可以从小到大遍历，结合下图。
我们从 0 开始遍历，依次判断点是否在直线下方，如果出现了点在直线上方（包括在直线上），那么当前点的垂线与直线交点的纵坐标就是 H-Index 了。
点的垂线与直线交点的纵坐标的求法是 n - i，n 是数组长度，i 是数组下标。
这就是 这里-time-with-sort-O(n)-time-with-O(n)-space) 代码的理解了。
public int hIndex(int[] citations) { Arrays.sort(citations); int n = citations.length; for (int i = 0; i < n; i++) { // 点在直线上方 if (citations[i] >= n - i) { return n - i; } } return 0; } 解法二
参考 这里-solution-with-detail-explanation) ，换一种思路理解。
首先如果数组的长度是 n，那么 H-Index 最大也就是 n。
我们先判断 H-Index 是不是 n，如果被引次数大于等于 n 的论文数大于等于 n，那么 H-Index 就是 n。
否则的话判断 H-Index 是不是 n - 1，如果被引次数大于等于 n - 1 的论文数大于等于 n - 1，那么 H-Index 就是 n - 1。
否则的话判断 H-Index 是不是 n - 2，如果被引次数大于等于 n - 2 的论文数大于等于 n - 2，那么 H-Index 就是 n - 2。
... ...
否则的话判断 H-Index 是不是 1，如果被引次数大于等于 1 的论文数大于等于 1，那么 H-Index 就是 1。
否则的话判断 H-Index 是不是 0，如果被引次数大于等于 0 的论文数大于等于 0，那么 H-Index 就是 0。
接下来的话有用到 计数排序 的思想。
上边的算法中，我们每次想要知道「被引次数大于等于 N 的论文数」, N = n, n - 1, n - 2 ... 0 。
如果我们知道了被引次数等于 0 的论文数，被引次数等于 1 的论文数，被引次数等于 2 的论文数 ... 被引次数等于 n - 1 的论文数，那么通过累加，被引次数大于等于 0 到被引次数大于等于 n - 1 的论文数也就知道了。
因为我们只关心被引次数大于等于 n 的论文数，所以被引次数等于 n 的论文数，所以被引次数等于 n + 1 的论文数，所以被引次数等于 n + 2 的论文数... 都不是我们关心的，我们只需要记录被引次数大于等于 n 的论文数。
综上，我们需要一个额外空间，分别存储被引次数等于 0 的论文数，被引次数等于 1 的论文数，被引次数等于 2 的论文数 ... 被引次数等于 n - 1 的论文数以及被引次数大于等于 n 的论文数。
然后回到算法最开始，依次判断被引次数大于等于 N 的论文数是否大于等于 N 即可， N = n, n - 1, n - 2 ... 0 。
public int hIndex(int[] citations) { int n = citations.length; int[] buckets = new int[n+1]; //计数 for(int c : citations) { if(c >= n) { buckets[n]++; } else { buckets[c]++; } } int count = 0; //依次判断被引次数大于等于 N 的论文数是否大于等于 N for(int i = n; i >= 0; i--) { count += buckets[i]; if(count >= i) { return i; } } return 0; } 参考 这里-time-O(1)space-solution)，我们还能进一步的优化，我们可以利用原有的数组 citations 计数，不再开辟新的空间 buckets。
用原有数组计数的话，假设 citations[0] = 3，那么我们应该将 citations[3] = 1。但如果我们遍历到了 citations[3] 的时候，此时它代表的是被引用次数等于 3 的论文数，而不是当前论文的被引用次数。
所以我们需要区分当前数字是在计数还是表示论文的被引用次数。
有一个 trick，注意到论文被引用次数都是非负数，所以我们可以用负数计数。用 -1 代表 0， -2 代表 1， -3 代表 2... 以此类推。这样的话，从负数到它的原本含义的映射就是「先取相反数，然后再减一」。
如果当前是 -4 ，那么它代表 -(-4) - 1 = 3。
取相反数，在 补码 中讨论过，可以通过取反加一替代，代入原来的映射 「先取相反数，然后再减一」，就是 「先取反加一，然后再减一」，所以就是 「取反」即可。
还有个问题需要解决。
假设 citations[0] = 3，那么我们应该将 citations[3] = -2，如果直接这样做的话，citations[3] 之前的数就被替代了。所以替代前，我们还需要将 citations[3] 存起来，然后重复这步。
还有一些细节，可以结合代码看，文字有些难描述。
因为我们数组大小是 n，那么只能统计 0 的 n - 1 的情况，还需要一个变量单独记录被引用数大于等于 n 的论文数。
public int hIndex(int[] citations) { int n = citations.length; int N = 0; // 记录引用数大于等于 n 的论文数 for (int i = 0; i < n; i++) { int count = citations[i]; //已经记录过这个数 if (count < 0) { continue; } //初始化为 0 citations[i] = -1; // -1 -> 0 //大于等于 n 的情况，用 N 统计 if (count >= n) { N++; continue; } //当前值之前是否被统计过 while (citations[count] >= 0) { //保存当前论文被引用次数 int temp = citations[count]; //统计当前数，初始化为 1 citations[count] = -2; // -2 -> 1 count = temp; //大于等于 n 的情况 if (count >= n) { N++; break; } } //当前值之前已经被统计过，在原来的基础上减一(也就是计数加 1) if (count < n && citations[count] < 0) { citations[count]--; } } // 全部论文引用数大于等于 n if (N == n) { return n; } int count = N; for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { count = count + (~citations[i]); if (count >= i) { return i; } } return 0; } 总
这道题的话，如果知道定义的话很好写。然后解法二利用原有空间的思想进行优化也经常用到。