502. IPO

题目描述

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。


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。

示例 2：
输入：k = 3, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,2]
输出：6

解题思路: 贪心+大顶堆

1. 根据题意, 我们要用贪心的思想, 拿最少的钱, 买最多的利益
2. 当我们的本金可以做多个项目时, 可以使用大顶堆来存放项目, 那么堆顶一直是利益最大的

示例代码

def findMaximizedCapital(self, k: int, w: int, profits: List[int], capital: List[int]) -> int:
    n, idx = len(profits), 0
    # 将收益和预算打包, 并且按照预算从小到大排列, 这样我们就可以从小到大遍历预算
    projects = sorted(zip(profits, capital), key=lambda x: x[1])
    
    # 存放数据的大顶堆
    cur = []

    while k:
        
        # 将我们够预算的所有项都放进大顶堆
        while idx < n and w >= projects[idx][1]:
            heapq.heappush(cur, -projects[idx][0])
            idx += 1

        if cur:
            # 弹出大顶堆的堆顶元素, 与之前的本金相加得到第K次的总利益
            w -= heapq.heappop(cur)
        else:
            break
        k -= 1
    return w