不能加班的人请离开我的团队，我的工作时间是9点到晚上2点

刚看到个贴子，一位领导语出惊人：谁不能加班到凌晨两点，就离开他的团队。工作时间从早上9点拉到深夜2点，他说这才叫“节奏”。

真的是离谱得很。不是谁都能当马斯克，也不是每个项目都值你燃尽自己。写代码讲究效率和脑力，这不是堆时间就能堆出产出的。长期高强度加班只会让人脑袋短路，bug横飞，最后上线前一堆锅还是你自己背。

网友们有支持也有吐槽，但我觉得关键在于：别用PUA式勤奋来证明自己有多拼，真正牛的团队靠的是制度和流程，不是熬夜和血汗。

程序员不是矿工，加班不是生产力，健康和生活也是KPI的一部分。拼的是思路，不是命。【备注:文末可领最新资料】

今天来聊一道不太起眼，但却藏着一点“金融脑筋急转弯”的算法题——2016年的投资。这题我当年刷LeetCode的时候看到过，乍一看跟动态规划有关，其实还有点贪心的味道。别小看这题，面试里真能卡住不少人！

我先抛出题目意思：你有若干个投资项目，每个项目有自己的花费和预计收益。你手上有一定启动资金，还能投几轮，问怎么选项目，让你最后赚得最多？

是不是有点像RPG游戏里的“最多经验点分配”？对，就是这种味儿。我们来一步步拆。

首先问题抽象一下：假设你有 k 次投资机会，初始资本为 w，有 n 个项目，每个项目 cost[i] 和 profit[i]。你每次只能选择当前能负担得起的项目投，然后获得收益叠加到当前资金，再继续下一轮。

我当时第一想法就是暴力回溯，结果超时直接炸💥。后来一想这不对啊，这题其实可以贪心搞！具体怎么搞？

那我们来试试贪心 + 堆 的玩法

你每轮都从“当前能投的项目”中挑收益最高的那个，这不是贪心是什么？

于是我用了两个堆👇

import heapq

deffindMaximizedCapital(k, w, profits, capital):
    min_cost_heap = []  # 先按照项目花费建最小堆
    max_profit_heap = []  # 这个堆记录当前资金能投的项目中的最大利润

for i in range(len(profits)):
        heapq.heappush(min_cost_heap, (capital[i], profits[i]))

for _ in range(k):
# 把所有当前能投的项目都移到利润堆里
while min_cost_heap and min_cost_heap[0][0] <= w:
            cost, profit = heapq.heappop(min_cost_heap)
            heapq.heappush(max_profit_heap, -profit)  # Python是最小堆，用负数变最大堆

ifnot max_profit_heap:
break# 没得投了

        w += -heapq.heappop(max_profit_heap)

return w

我测了一下，这玩意儿性能直接爆了！🔥 几万个项目都能轻松过。和暴力比，那就是一个在跑步，一个在拄拐杖…

对了，堆的用法建议大家多练，我面试被问了好多次什么“小根堆模拟优先队列”这类问题，熟练掌握真的能救命。

对了，有个坑提醒下：

有同学问：“为啥不用 sorted 把所有能投的项目排一遍？”我试了，排序+剪枝当然可以，但每轮都 sort 效率感人。而堆这玩意儿插入+弹出都是 O(log n)，尤其当数据多时，优势明显。

最后总结一下：

1）这题最优解是贪心+堆； 2）核心思路：每轮找你能投的项目里利润最大的那个； 3）维护两个堆：一个花费最小堆（所有项目），一个利润最大堆（你能投的）； 4）每轮把你能投的全扔进利润堆，从里边捞个最挣钱的出来投！

算法没那么玄，关键是想清楚怎么动态维护“当前你能选择的最优解”。

这题我觉得可以作为“堆的实战运用”练习，值得刷几遍💪