解析：
1.理解本道题最重要的一点
为什么左闭右开区间的时候，l要初始化为1，r要初始化为citations.size()+1呢？
因为这道题二分的其实是h指数的数组，而h指数的数组你可以看做是[0,1,2,3,4,5]，因为h指数可以取到这些数字，也就是说h指数的范围是[0,5]即[0,citations.size()]，但是笔者写的是左开右闭区间所以就是[0,citations.size()+1)了，也就是[0,6)
所以其实我们二分的是[0,1,2,3,4,5]这个数组，我们最后返回的答案一定在这之中
所以说白了citations这个数组起到的作用就是辅助我们把h从[0,citations.size()+1)给挑选出来，也就是用来写判断条件的，除此之外没有什么其他的作用
而为什么l初始化为0而不是1呢？
这个灵神有说
肯定有0篇论文的引用次数>=0，那么二分区间就不需要包括0，直接从1开始就好了，也就是说我们二分的区间其实是[1,2,3,4,5]，等价于[1,2,3,4,5,6)
这让我想起洛谷做过的一道题，是砍树的，也是把树的高度进行二分而不是去看树的高度的数组，完了有空再去刷一下
citations.size()-mid 的理解
citations.size()-mid这个下标对应的是数组倒数第mid个数，因为是单调自增的，如果说 这个下标对应的数要大于我们本轮筛选的h即mid，那说明这个数以及以后的数都是大于mid的，即至少有mid篇论文被引用mid次
在答案空间中二分
对于citations = [0,1,3,5,6]， length = 5 ，有[0, 1, 2, 3, 4, 5]种情况
在[0, 1, 2, 3, 4, 5]中二分，每个代表的意义如下，每次check这个答案能不能满足要求
js
// /**
// * @param {number[]} citations
// * @return {number}
// */
var hIndex = function (citations) {
// 在区间 [left, right) 内询问
const n = citations.length
let left = 0 // ⚠️可改成1
let right = n + 1 // ⚠️为什么是n + 1，因为在答案空间中二分
while (left < right) {
// 区间不为空
// 循环不变量：
// left-1 的回答一定为「是」
// right 的回答一定为「否」
const mid = Math.floor((left + right) / 2)
// 引用次数最多的 mid 篇论文，引用次数均 >= mid
if (citations[n - mid] >= mid) {
//⚠️假定mid是答案，如果mid是答案，更新 left - 1 = mid
left = mid + 1 // 询问范围缩小到 [mid+1, right)
} else {
right = mid // 询问范围缩小到 [left, mid)
}
}
// 根据循环不变量，left-1 现在是最大的回答为「是」的数
return left - 1
}