LeetCode : 502. IPO 分析与解答

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502. IPO

假设 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,LeetCode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 LeetCode 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:

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

解答

题目分析:

首先,由于每个项目都是获得纯利润,即不存在资本的损耗,所以我们总是去寻找当前资本下可以获得利润最高的项目即可,再将获取的利润加入到资本 W 中。

这是典型的 “贪婪算法”,我们每次都是寻找当前的最优解,并在投资 k 个不同项目后得到最优解。

思路1:

先说一个同样可以实现,但是效率不怎么高的实现吧(最终在输入数组长度为 50000 的 case 下运行超时了)。

  1. 首先,将所有项目根据利润从大到小排序,使用快速排序,排序时间复杂度 O(n * lg n)。
  2. 其次,我们从头开始遍历排序后的集合,找到第一个当前资本能够启动的项目,将其利润加入到资本 W 中,并将这个项目剔除。在这一步中,每一次我们都可以获得一个最优解。
  3. 重复上一步,循环 k 次后得到最终最优解。

一切看起来合乎情理,然而提交代码出现了超时的情况。再回顾上述实现,发现查询过程其实效率很低,最糟糕的情况下总是需要遍历完整个集合才找到当前最优解(资金 W 能够启动的项目总是在最后一个)。这样循环 k 次时间复杂度就达到了 O(k * n) 了。

思路2:

既然上述情况的效率卡在了查询环节,我们就得想办法优化这一块了。仔细回顾原题,我们只有 W 的资本,大可不必在整个集合中依次查找,假设我们有一个这样的集合,它只包含我们能够启动的项目,那我们的搜索范围就小很多了,并在获得利润后再将当前 W 能够启动的项目加入到这个小集合中。

  1. 我们选择使用一个优先队列 profitQueue,按照利润 Pi 从高到低,将我们当前 W 资本能够启动的项目添加进入
  2. 我们在选择使用一个优先队列 capitalQueue,按照启动资本 Ci 从低到高,将剩余的项目添加进入
  3. 我们在 profitQueue 取出利润最大者剔除,然后更新当前资本 W,资本 W 更新了就需要将当前资本 W 能够启动的项目从 capitalQueue 中移到 profitQueue
  4. 重复上一步,执行 k 次后最终获得最优解

选择使用两个队列的好处是,我们不在需要完整的查询了,profitQueue 中一定都是我们可以启动的项目,且最大利润的项目总是在队首,取出来的时间复杂度为 O(1),而插入新项目的时间复杂度也仅仅只有 O(lg n)。

实现:

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * Copyright © 2018 by afei. All rights reserved.
 * 
 * @author: afei
 * @date: 2018年11月2日
 */

public class Solution {

    public static void main(String[] args) {
        int k = 2;
        int W = 0;
        int[] Profits = { 1, 2, 3 };
        int[] Capital = { 0, 1, 1 };
        System.out.println(findMaximizedCapital(k, W, Profits, Capital));
    }

    public static int findMaximizedCapital(int k, int W, int[] Profits, int[] Capital) {
        // 这个队列按照收益从大到小排序,且只包含能启动的项目
        PriorityQueue<Project> profitQueue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.profits - o1.profits);
        // 这个队列按照启动资本从小到大排序,且只包含目前资本 W 不能启动的项目
        PriorityQueue<Project> capitalQueue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.capital - o2.capital);
        for (int i = 0; i < Profits.length; i++) {
            if (Capital[i] > W) {
                capitalQueue.add(new Project(Profits[i], Capital[i]));
            } else {
                profitQueue.add(new Project(Profits[i], Capital[i]));
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (profitQueue.isEmpty()) {
                break; // profitQueue 为空,即没有能够启动的项目了,结束循环
            }
            W += profitQueue.poll().profits; // 取出收益最大的元素,并更新资本 W
            while (!capitalQueue.isEmpty() && W >= capitalQueue.peek().capital) {
                // 将 capitalQueue 能够启动的项目加入到 profitQueue 中
                profitQueue.offer(capitalQueue.poll());
            }
        }
        return W;
    }

    static class Project {
        int profits;
        int capital;

        public Project(int profits, int capital) {
            this.profits = profits;
            this.capital = capital;
        }
    }
}

项目地址

https://github.com/afei-cn/LeetCode/blob/master/502.%20IPO

原题地址

https://leetcode-cn.com/problems/ipo/description/

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