Python按位取反运算符'~'在LeetCode275的hIndex代码中如何工作？

1. ~运算符的本质 #

在Python中，按位取反~对整数m的计算规则是：~m = -(m + 1)。比如：

• ~0 = -1
• ~1 = -2
• ~2 = -3
  本质是对整数的二进制补码进行取反操作，最终映射成对应的负整数。

2. 在数组索引中的实际作用 #

LeetCode 275题的输入citations是升序排列的数组。Python支持数组负索引，citations[-k]表示从数组末尾往前数第k个元素。所以citations[~m]等价于citations[-(m+1)]，也就是取数组中倒数第m+1个元素。

举个实际例子：假设数组长度为5，当m=0时，~0=-1对应数组最后一个元素；m=1时，~1=-2对应倒数第二个元素，完全匹配从后往前的索引逻辑。

3. 结合二分逻辑理解为什么用~ #

h指数的核心定义是：研究者有h篇论文被引用至少h次。这段代码用二分法快速定位这个h值：

• 当citations[~m] > m时：因为数组是升序的，从citations[~m]到数组末尾的所有元素（共m+1篇）都大于m，说明至少有m+1篇论文被引次数超过m，h指数可以更大，所以将左边界l更新为m+1。
• 否则：说明当前m已经是h指数的候选上限，将右边界r更新为m。
  最终返回的l就是满足条件的最大h指数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nefarious