最近看到一个网友爆料，挺有意思的，忍不住想聊聊。
这位网友说，她男友2019年入职字节跳动，刚开始月薪9万，在北京买了房，那时候可谓是风光无限，生活也很滋润。她男朋友也确实做得不错，典型的年轻程序员，事业起步很高。不过，5年过去了，故事的结局有点让人唏嘘——身体越来越虚，常常感觉疲惫不堪。
说实话，你看我们这行，常常是“拼劲头”和“拼体力”。刚开始确实很拼，薪水也很高，感觉自己跟“互联网巨头”挂上了钩，生活一片光明。
但随着时间的推移，身体和心理上的压力慢慢积累，生活节奏快，时常加班，熬夜成了家常便饭，身体确实不太能承受得住。
作为程序员，不得不承认，这个行业有时候真的是一个“双刃剑”。一方面，薪水高，机会多，工作看似轻松，但另一方面，身体和精神上的消耗也非常巨大。
健康真的不容忽视啊！不管是刚进大厂的年轻人，还是已经有了几年经验的我们，都得学会平衡工作和生活，适时地放松自己，保持身心健康。毕竟，身体是革命的本钱呀！
算法题：IPO
最近刷算法题的时候，我遇到了一个有趣的题目:IPO。对，没错，就是“Initial Public Offering”——上市这个概念。你可能会想，IPO和算法有什么关系？毕竟，程序员平时都在考虑怎么优化性能，或者如何调试代码，怎么突然变得像是在玩股市了？
但问题的核心其实在于：如何根据一组数据，选择最优的IPO顺序。我们来理清楚这道题目：假设你有多个公司，每个公司都有一个预计的利润和成本，你的目标是决定你能从这些公司中选择多少个公司，来使得最终获得的总利润最大。
你可以理解为在一个有限的资本中，如何选择最值得投资的公司，使得投资的回报最大化。这就是所谓的“IPO问题”。
理解题目
首先，我得声明一下：这个题目并不是要你搞清楚股市的各种操作，实际上它更多的是考察你对优先队列、贪心算法以及动态规划的理解。
你有一个资本k，初始为0，你可以通过投资不同的公司，来获得他们的利润。每个公司都有一个花费（即IPO的成本）和预计回报（即投资该公司后你能赚取的利润）。投资后的利润会增加你的资本。然后，你用这些增加的资本再去投资其他公司。
思路分析
我们可以从一个最直观的思路入手。首先，投资的顺序必须优先考虑成本较低、回报较高的公司。所以，假设我们有一个数据结构companies，它包含了每个公司的成本和预期的回报。我们可以利用最小堆（或优先队列）来进行排序，首先投资最小成本的公司。
这里我们就需要两个主要的数据结构：
一个最大堆（优先队列）来存储可选择的公司（按预计回报排序）。 一个最小堆来存储尚未投资的公司（按花费排序）。
实现方案
接下来，我们直接看代码，顺便加一些注释。代码思路大致是：首先，先把所有公司按成本升序排序。然后，用最大堆来存储当前我们有能力投资的公司。每次选择最大的回报来投资，直到资本无法继续扩展为止。
import java.util.*;
public class IPO {
public int findMaximizedCapital(int k, int W, int[] Profits, int[] Capital) {
int n = Profits.length;
// Step 1: Sort companies by capital required (ascending order)
int[][] companies = new int[n][2];
for (int i = 0; i < n; i++) {
companies[i][0] = Capital[i]; // Capital required
companies[i][1] = Profits[i]; // Profit generated
}
Arrays.sort(companies, (a, b) -> a[0] - b[0]); // Sort by capital
// Step 2: Max-heap to store the profits we can invest in
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
int i = 0; // pointer to the companies array
// Step 3: Simulate the investment process
for (int j = 0; j < k; j++) {
// Add all companies that we can afford based on current capital W
while (i < n && companies[i][0] <= W) {
maxHeap.offer(companies[i][1]); // Add profit to the heap
i++;
}
// If the heap is not empty, we can pick the company with the max profit
if (!maxHeap.isEmpty()) {
W += maxHeap.poll(); // Invest in the company with the highest profit
}
}
return W; // Final capital after k investments
}
public static void main(String[] args) {
IPO ipo = new IPO();
int[] profits = {1, 2, 3};
int[] capitals = {0, 1, 2};
int k = 2; // Number of investments
int W = 0; // Initial capital
int result = ipo.findMaximizedCapital(k, W, profits, capitals);
System.out.println("Maximized capital: " + result);
}
}
代码解析
首先，我们通过companies数组将每个公司（包含其资本和预期回报）按花费（资本）排序。然后，我们用最大堆来存储那些当前可以投资的公司的利润。每次我们从堆中取出最大利润的公司来投资，这样就能保证每次投资的回报最大。
算法时间复杂度
排序操作的时间复杂度是 O(n log n)，因为我们需要对公司的资本进行排序。最大堆的插入和删除操作的时间复杂度是 O(log n)，因此整个循环的复杂度为O(k log n)。
总的来说，算法的时间复杂度是 O(n log n + k log n)，其中 n 是公司数，k 是最多能进行的投资次数。
-END-
以上，就是今天的分享了，看完文章记得右下角给何老师点赞，也欢迎在评论区写下你的留言。
