贪心算法--项目花费与收益问题

最新推荐文章于 2025-09-02 12:25:09 发布

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这篇博客讨论了一种优化策略，即在有限的资金（W）和项目数（K）下，如何选择能带来最大收益的项目。通过创建小根堆按花费排序项目，并用大根堆按收益排序可选项目，不断更新资金并选取最大收益项目，直到完成K个投资。该算法确保了在每一步都选择当前条件下收益最高的项目。

思路：将所有项目按照花费从小到大排序，选出所有的可以做的项目，然后找一个收益最大的。

现在资金增多了，继续选出所有的可以做的项目，再找一个收益最大的。直到k等于0；

实现：将输入两个数组中的每个位置的花费和收益两个值结合成一个节点。按照花费从小到大放入小根堆，如果花费小于现有资金就放入一个利益从大到小排序的大根堆中。然后从大根堆中弹出一个最大利益的值。现有资金增加，然后循环直到k等于0；

public static class Node{//项目
		int profit;
		int cost;
		public Node(int profit,int cost) {
			this.profit = profit;
			this.cost = cost;
		}
	}
	//利润比较器
	public static class ProfitComparator implements Comparator<Node>{

		@Override
		public int compare(Node o1, Node o2) {
			// TODO Auto-generated method stub
			return o2.profit - o1.profit;
		}
		
	}
	
	//花费比较器
	public static class CostComparator implements Comparator<Node>{

		@Override
		public int compare(Node o1, Node o2) {
			// TODO Auto-generated method stub
			return o1.cost - o2.cost;
		}
		
	}
	
	
	public static int findMax(int K,int W,int[] profits,int[] costs) {
		PriorityQueue<Node> minCost = new PriorityQueue<Code02_IPO.Node>(new CostComparator());
		PriorityQueue<Node> MaxProfit = new PriorityQueue<Code02_IPO.Node>(new ProfitComparator());
		
		for(int i=0;i<profits.length;i++) {//将所有的项目放到按花费排序的小根堆中
			minCost.add(new Node(profits[i],costs[i]));
		}
		for(int i=0;i<K;i++) {
			//peek表示查看小根堆中的第一个元素。并不弹出。
			while(!minCost.isEmpty()&&minCost.peek().cost<=W) {
				MaxProfit.add(minCost.poll());
			}
			//把花费小的都弹如大根堆中了，但是还是没有能做的项目就直接返回了。
			if(MaxProfit.isEmpty()) {
				return W;
			}
			W += MaxProfit.poll().profit;
			
		}
		
		
		
		return W;
	}