Leetcode 2813. Maximum Elegance of a K-Length Subsequence

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2813. Maximum Elegance of a K-Length Subsequence

2813. Maximum Elegance of a K-Length Subsequence

类似题目和讲解：
Leetcode 1383. Maximum Performance of a Team / 502. IPO
反悔贪心（Python/Java/C++/Go）

这道题我一开始想用DP，但因为有两个这么大的变量，就应该排除这个方法。必须想方法把一个变量给去掉，因为k更重要，想办法把n去掉。那就要想到贪心/排序/PQ/二分了。

按照排序的方法，那按照什么排序呢？看关键公式，和我们可以用堆来处理，所以先按照利润从大到小排序，取完前面k个后，往后面就依次考虑能否取值使得结果变大。

模版题。我应该一开始就往排序/堆/贪心考虑的，因为subsequences最常见的也就是DP和排序了。

class Solution {
    public long findMaximumElegance(int[][] items, int k) {
        Arrays.sort(items, (a, b) -> b[0] - a[0]);
        long ans = 0, totalProfit = 0;
        Set<Integer> categories = new HashSet<>();
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < items.length; i++) {
            if (i < k) {
                totalProfit += items[i][0];
                if (!categories.contains(items[i][1])) {
                    categories.add(items[i][1]);
                } else {
                    pq.offer(items[i][0]);
                }
                ans = Math.max(ans, totalProfit + (long) categories.size() * categories.size());
            } else if (!pq.isEmpty() && !categories.contains(items[i][1])) {
                int min = pq.poll();
                totalProfit = totalProfit - min + items[i][0];
                categories.add(items[i][1]);
                ans = Math.max(ans, totalProfit + (long) categories.size() * categories.size());
            }
        }
        return ans;
    }
}