（LeetCode 502）IPO [优先队列 +仔细读题充分利用题目信息]

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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:
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。

分析：
经过简单的分析，我们很容易想到决策的方法：
k次决策，每次决策在 Ci <= W 的所有项目中取 Pi最大的项目。
因此我们使用一个优先队列 pqPro 存放 Ci <= W 的所有项目，优先队列pqPro按照Pi的降序排列，每次取出Pi最大的项目即可。

那么如何使得优先队列pqPro获得 Ci <= W 的所有项目的信息呢？
我们将所有的可用项目存放在优先队列pqCap中，按照Ci的升序排序。
由于输入数字都是非负整数，所以W一定是递增变化的。
只需将pqCap中满足 Ci <= W的项目依次加入pqPro中即可，且不需要重复添加。

AC代码：

class Solution {
public:
    struct pc
    {
        int pro, cap;
        pc(int p, int c)
        {
            pro = p;
            cap = c;
        }
    };
    struct cmp1
    {
        bool operator ()(pc x,  pc y)
        {
            return x.cap > y.cap;
        }
    };
    struct cmp2
    {
        bool operator ()(pc x, pc y)
        {
            return x.pro < y.pro;
        }
    };
    
    int findMaximizedCapital(int k, int W, vector<int>& Profits, vector<int>& Capital) {
        priority_queue<pc,vector<pc>,cmp1> pqCap;
        priority_queue<pc,vector<pc>,cmp2> pqPro;
        int n = Profits.size();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            pqCap.push(pc(Profits[i],Capital[i]));
        }
        for(int i=0;i<k;i++)
        {
            while(!pqCap.empty() && pqCap.top().cap <= W)
            {
                pc tmp = pqCap.top();
                pqPro.push(tmp);
                pqCap.pop();
            }
            if(pqPro.empty()) break;
            W += pqPro.top().pro;
            pqPro.pop();
        }
        return W;
        
    }
};