python中ipo模型有哪些 ipo分析python

先验知识：

heap为依最小堆/小根堆顺序的列表

heappush(heap,元素)-->在堆尾添加元素，堆自动调节，最终为添加了元素的新的最小堆

heappop(heap)-->删除堆顶（最小元素），堆尾（最后一个叶子节点）补位堆顶，堆自动调节，最终为删除了堆顶的新的最小堆

nlargest(k,heap)-->返回heap中前k个最大的元素

nsmallest类似nlargest

题目：

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：

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。

思路：官方题解力扣

代码加了注释：

class Solution:
    def findMaximizedCapital(self, k: int, w: int, profits: List[int], capital: List[int]) -> int:
        if w>=max(captial): #特例，加不加都行，如果w比任何一个capital都大，直接把最大profits的k个相加
            return w+sum(nlargest(k,profits)) #不要忘记加上初始w

        n = len(profits)
        curr = 0
        arr = [(capital[i], profits[i]) for i in range(n)] #按capital与profits一一对应关系并按captical从小到大排序
        arr.sort(key = lambda x : x[0])
        
        pq = []
        for _ in range(k):
            while curr < n and arr[curr][0] <= w:#上一轮满足w的对新的更大的w一定满足，故curr不用置0
                heappush(pq, -arr[curr][1]) #所有满足投入资本小于w的都加入大根堆中，但heap为最小堆
                curr += 1
            #现在pq就是拥有所有capital满足小于w的项目的profits组成的大根堆
            if pq:
                w -= heappop(pq) #“k”轮添加所有满足w的项目中profits最大项目的profits更新w
            else: #k还有，但满足w的captital都被用完时，停止循环
                break
        
        return w