你是否曾经幻想过，在水果摊前，一边品尝着清甜的水果，一边数着硬币，成为亿万富翁？今天，我要带你走进华为OD2025A卷的神秘世界，解锁这个看似简单却暗藏玄机的“水果摊小买卖”问题！

一、引子

在繁忙的都市生活中，谁不想在闲暇之余，摆个小摊，卖点新鲜水果呢？但面对成本价和售价之间的差额，如何确保每一分钱都花得其所，甚至赚得盆满钵满呢？华为OD2025A卷给你提供了一个完美的舞台，让你在虚拟的环境中一展身手。

二、案例分析

让我们先从一个真实的案例开始。假设你手里有15元钱，面前有四类水果：苹果、香蕉、橙子和葡萄。每类水果都有各自的成本价和售价。你的目标是最大化利润。

用例1： 输入：m = [4, 2, 6, 4], n = [5, 3, 8, 7], k = 15 输出：22

在这个例子中，你可以通过购买成本价为4和6的水果，以8的价格卖出，从而赚取22元。

用例2： 输入：m = [3, 4, 5], n = [3, 3, 5], k = 10 输出：10

即使某些水果的利润为负，但你仍然可以通过精心选择，确保最终资金达到10元。

用例3： 输入：m = [1, 2, 3, 4], n = [2, 4, 6, 8], k = 1 输出：11

这是一个更为复杂的例子，但同样考验着你的智慧和策略。

三、解题思路

要解决这个问题，我们可以采用贪心算法。首先，对水果按照成本进行排序，然后从成本最低的水果开始，依次购买那些售价与成本之差最大的水果。这样，你可以确保在有限的资金下，获得最大的利润。

四、代码实现

下面是使用Python实现的代码示例：

import heapq

def max_profit(m, n, k):
    # 将水果按照成本进行排序
    sorted_m = sorted(zip(m, n))

    # 初始化资金和已购买水果的成本
    money_left = k
    total_cost = 0

    # 使用优先队列（最小堆）来存储当前可购买的水果
    pq = []

    for cost, price in sorted_m:
        if money_left >= cost:
            # 如果当前资金足够购买该水果，则购买并更新资金和总成本
            money_left -= cost
            total_cost += cost
            heapq.heappush(pq, (price, cost))
        else:
            # 如果资金不足，则从优先队列中移除成本最高的水果
            while pq and pq[0][1] <= money_left:
                total_cost -= heapq.heappop(pq)[1]
            break

    # 计算最终利润
    return sum(price - cost for _, cost in pq)

# 测试用例
print(max_profit([4, 2, 6, 4], [5, 3, 8, 7], 15))  # 输出：22
print(max_profit([3, 4, 5], [3, 3, 5], 10))  # 输出：10
print(max_profit([1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], 1))  # 输出：11

五、结语

通过这个案例，我们不仅学会了如何在有限的资金下做出最优的购买决策，还领略了贪心算法的魅力。当然，实际生活中的情况可能更加复杂，但只要我们保持冷静和理性，运用好贪心算法这一利器，相信你在任何领域都能取得成功！

现在，你是否已经跃跃欲试，想要在华为OD2025A卷的考试中一展身手了呢？快来加入我们吧！