502. IPO

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

提示：

• 1 <= k <= 105
• 0 <= w <= 109
• n == profits.length
• n == capital.length
• 1 <= n <= 105
• 0 <= profits[i] <= 104
• 0 <= capital[i] <= 109

贪心 数组 排序 困难

代码

class Solution:
    def findMaximizedCapital(self, k: int, w: int, profits: List[int], capital: List[int]) -> int:
        if w >= max(capital):
            return w + sum(nlargest(k, profits))

        n = len(profits)
        curr = 0
        arr = [(capital[i], profits[i]) for i in range(n)]
        arr.sort(key = lambda x : x[0])
        
        pq = []
        for _ in range(k):
            while curr < n and arr[curr][0] <= w:
                heappush(pq, -arr[curr][1])
                curr += 1

            if pq:
                w -= heappop(pq)
            else:
                break
        
        return w