leetcode 502 IPO

本文探讨了如何利用贪心算法和优先级队列解决LeetCode中的IPO问题,给出了一种策略来在资源限制下最大化资本收益。通过实例和代码实现,帮助读者理解在资本管理和项目选择中的关键操作。

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LeetCode 502 IPO

一、题目

假设 力扣(LeetCode)即将开始 IPO 。为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司,力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本。 由于资源有限,它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目。帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式。

给你 n 个项目。对于每个项目 i ,它都有一个纯利润 profits[i] ,和启动该项目需要的最小资本 capital[i] 。

最初,你的资本为 w 。当你完成一个项目时,你将获得纯利润,且利润将被添加到你的总资本中。

总而言之,从给定项目中选择 最多 k 个不同项目的列表,以 最大化最终资本 ,并输出最终可获得的最多资本。

答案保证在 32 位有符号整数范围内。

二、示例

示例 1:

输入:k = 2, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,1]
输出:4
解释:
由于你的初始资本为 0,你仅可以从 0 号项目开始。
在完成后,你将获得 1 的利润,你的总资本将变为 1。
此时你可以选择开始 1 号或 2 号项目。
由于你最多可以选择两个项目,所以你需要完成 2 号项目以获得最大的资本。
因此,输出最后最大化的资本,为 0 + 1 + 3 = 4。

三、解法思路:

贪心算法加上优先级队列求解本题。

四、代码

(一)

class Solution {
    public int findMaximizedCapital(int k, int w, int[] profits, int[] capital) {
        int n = profits.length;
        List<int[]> list = new ArrayList<>();//这个队列用来存储
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            list.add(new int[]{capital[i], profits[i]});
        }
        Collections.sort(list, (a,b)->a[0]-b[0]);
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)->b-a);//优先级队列
        
        int i = 0;
        while (k-- > 0) {
            while (i < n && list.get(i)[0] <= w) 
            	q.add(list.get(i++)[1]);
            if (q.isEmpty())
            	 break;
            w += q.poll();
        }
        return w;
    }
}
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