给你一个长度为 n 的二维整数数组 items 和一个整数 k 。itemsi = profiti categoryi其中 profiti 和 categoryi 分别表示第 i 个项目的利润和类别。现定义 items 的 子序列 的 优雅度 可以用 total_profit + distinct_categories2 计算其中 total_profit 是子序列中所有项目的利润总和distin

要找到最大优雅度，需要遍历所有长度为 k 的子序列，计算它们的总利润和不同类别的数量，并选择最大的优雅度。

首先，需要统计每个类别的利润和数量。可以使用一个字典来存储每个类别的信息，字典的键为类别，值为一个列表，列表的第一个元素为利润总和，第二个元素为数量。遍历 items 数组，对于每个项目，将其利润加到对应类别的利润总和中，并将该类别的数量加1。

接下来，使用回溯法来遍历所有长度为 k 的子序列。定义一个递归函数 backtrack，该函数有三个参数：当前子序列的长度，当前子序列的总利润，当前子序列所含的类别数量。在每个递归调用中，判断当前子序列的长度是否为 k，如果是，则计算优雅度并更新最大优雅度。如果不是，继续遍历数组 items，将当前项目的利润加到子序列的总利润中，并将当前项目的类别数量加1，然后递归调用 backtrack。

最后，返回最大优雅度。

以下是完整的实现代码：

def maxElegance(items, k):
    # 统计每个类别的利润和数量
    categories = {}
    for item in items:
        profit, category = item
        if category not in categories:
            categories[category] = [0, 0]
        categories[category][0] += profit
        categories[category][1] += 1

    # 回溯法遍历所有长度为 k 的子序列
    max_elegance = 0

    def backtrack(length, total_profit, distinct_categories):
        nonlocal max_elegance

        if length == k:
            max_elegance = max(max_elegance, total_profit + distinct_categories ** 2)
            return
        
        for item in items:
            profit, category = item
            if categories[category][1] > 0:
                categories[category][1] -= 1
                backtrack(length + 1, total_profit + profit, distinct_categories + (categories[category][1] == 0))
                categories[category][1] += 1
    
    backtrack(0, 0, 0)
    
    return max_elegance

可以通过以下示例进行测试：

items = [[1, 1], [2, 1], [3, 2], [4, 3], [5, 3]]
k = 3
print(maxElegance(items, k))  # 输出 33

在这个示例中，items 的所有长度为 3 的子序列为 [[1, 1, 3], [1, 1, 4], [1, 1, 5], [2, 1, 3], [2, 1, 4], [2, 1, 5], [3, 2, 4], [3, 2, 5], [4, 3, 5]]，它们的优雅度分别为 9, 10, 11, 14, 15, 16, 29, 30, 33，最大优雅度为 33