C++实现H-index因子计算

"这篇文章主要介绍如何使用C++编写计算H-index因子的代码。作者在找不到相关的代码示例后，自己动手编写并分享了出来。代码包括输入论文引用矩阵、对引用进行处理、对作者名字排序以及计算H-index的过程。" H-index因子是一个衡量科研人员影响力的重要指标，它结合了论文数量和被引用次数两个因素。如果一个科研人员有n篇论文，其中h篇论文至少被引用了h次，而其余论文被引用次数不超过h次，那么该科研人员的H-index就是h。 在提供的C++代码中，首先通过`#include`引入了必要的库，如`iostream`用于输入输出，`string`用于处理字符串，`ctime`和`cstdlib`则用于随机数生成。`using namespace std;`使得可以不使用std::前缀直接调用标准库中的函数。 `int main()`是程序的主入口点。`int T, N;`分别代表测试案例的数量和每个案例中作者的数量。通过`cin >> T`和`cin >> N`读取这些值。接下来，代码创建了二维数组`quoted[N][N]`来存储引用关系，一维数组`total[N]`记录每个作者的总引用次数，以及字符串数组`name[N]`存储作者的名字。 `srand((int)time(0));`用于初始化随机数生成器，确保每次运行程序时，如果引用矩阵没有输入，可以使用随机数填充。 接着，代码读取引用矩阵，并计算每个作者的总引用次数。然后对作者的名字进行排序，这里使用的是冒泡排序，以便后续计算H-index时能快速找到最高引用次数的论文。 最后，代码进入计算H-index的阶段。初始化`sup`和`sub`变量用于辅助排序过程。在循环中，代码会不断地调整作者列表，使得引用次数高的作者排在前面。这个过程是通过比较相邻作者的引用次数并交换它们的位置来实现的。在排序完成后，计算H-index因子，即统计至少有h篇论文被引用了h次的作者数量。 代码中定义了`int sortnum[N]`数组来存储每个作者的引用次数，并在计算H-index时使用。`add`和`tri`变量用于辅助计算，但在这个提供的代码片段中，它们的用途并未完全展示出来。 这段C++代码实现了H-index因子的计算，适用于处理包含多个作者和他们引用关系的数据集。对于理解和学习H-index的计算方法，这段代码是一个不错的起点。