leetcode 502 IPO

 

leetcode 502 IPO

假设 力扣（LeetCode）即将开始其 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。

给定若干个项目。对于每个项目 i，它都有一个纯利润 Pi，并且需要最小的资本 Ci 来启动相应的项目。最初，你有 W 资本。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。

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，你尽可以从 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。
 

注意:

假设所有输入数字都是非负整数。
表示利润和资本的数组的长度不超过 50000。
答案保证在 32 位有符号整数范围内。

solution 1

 public class Item  {
        int Profits, Captial;
        public Item(int Pro, int Cap){
            this.Profits = Pro;
            this.Captial = Cap;

        }
    }
    public int findMaximizedCapital(int k, int W, int[] Profits, int[] Capital) {

        List<Item> items = new ArrayList<>();
        for(int i = 0; i < Profits.length; i++){
            items.add(new Item(Profits[i], Capital[i]));
        }
        Collections.sort(items, new Comparator<Item>() {
            @Override
            public int compare(Item o1, Item o2) {
                if(o1.Profits > o2.Profits){
                    return 1;
                }
                else if(o1.Profits ==  o2.Profits){
                    return 0;
                }
                else{
                    return -1 ;
                }

            }
        });

        while(  k > 0  ){
        //循环操作k次
            int i = items.size() -1 ;
            while(i>=0 && items.get(i).Captial > W){
                i-=1;
            }
            if(i == -1){
                break;
            }
            W += items.get(i).Profits;
            items.remove(i);
            k --;
        }
        return W ;
    }

 

solution 2 

import java.util.*;
public class findMaximizedCapitalSolution {
    public class Item  {
        int Profits, Captial;
        public Item(int Pro, int Cap){
            this.Profits = Pro;
            this.Captial = Cap;

        }
    }
    class MinCaptialCompare implements Comparator<Item>{
        @Override
        public int compare(Item n1, Item n2){
            return n1.Captial - n2.Captial;
        }
    }
    class MaxProfitsCompare implements Comparator<Item>{
        @Override
        public int compare(Item n1, Item n2){
            return n2.Profits - n1.Profits;
        }
    }

    public int findMaximizedCapital(int k, int W, int[] Profits, int[] Capital) {
        PriorityQueue<Item>  min_heap = new PriorityQueue<>(new MinCaptialCompare());
        PriorityQueue<Item>  max_heap = new PriorityQueue<>(new MaxProfitsCompare());
        for(int i=0; i< Profits.length; i++){
            min_heap.add(new Item(Profits[i], Capital[i]));
        }

        for(int i=0; i<k;i++) {
            while (!min_heap.isEmpty() && min_heap.peek().Captial <= W) {
                max_heap.add(min_heap.poll());

            }
            while (!max_heap.isEmpty()) {
                W += max_heap.poll().Profits;
                break;
            }
        }
        return W ;

    }

    public static  void main(String[] args){
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int k = Integer.parseInt(in.nextLine());
        int w = Integer.parseInt(in.nextLine());
        int[] Profits = Arrays.asList(in.nextLine().split(" ")).stream().mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
        int[] Capital = Arrays.asList(in.nextLine().split(" ")).stream().mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
        System.out.println(new findMaximizedCapitalSolution().findMaximizedCapital(k,w,Profits, Capital));
    }
}