优化任务分配与编辑策略以最小化完成时间

以下是解决该问题的Python代码： ```python def earliest_completion_time(T, n, k): tasks = [(i, ti) for i, ti in enumerate(range(1, n+1))] dp = [[float('inf')] * (k + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(min(i, k + 1), 0, -1): for time in tasks[:i]: if j >= time[1]: dp[i][j] = min(dp[i][j], max(dp[i - 1][j], time[1])) else: dp[i][j] = max(dp[i][j], max(dp[i - 1][j], time[1])) return dp[n][k] # Example usage: T = int(input()) n = int(input()) k = int(input()) earliest_time = earliest_completion_time(T, n, k) print("编辑尽可能早地完成所需的时间：", earliest_time) ``` 这段代码定义了一个名为`earliest_completion_time`的函数，接受三个参数：`T`表示测试用例的数量，`n`表示任务总数，`k`表示小明和小白需要编辑的任务数量。函数返回编辑尽可能早地完成所需的时间。 在函数内部，我们首先创建一个包含所有任务的列表`tasks`,其中每个任务由其序号和所需编辑时间组成。然后我们初始化动态规划数组`dp`,大小为`(n+1) x (k+1)`,用于记录不同情况下的编辑时间。 接下来，我们使用三重循环来填充动态规划数组。外层循环遍历所有任务，内层循环从较小的任务数量递减到0。中间循环遍历当前任务的所有可能分割方式。对于每个分割方式，我们检查是否选择了足够多的小明和小白的任务。如果选择了足够多的任务，则更新`dp[i][j]`为小明和小白各自所需编辑时间的最大值；否则，将`dp[i][j]`更新为小明和小白各自所需编辑时间的最大值。 最后，我们返回动态规划数组中右下角的值，即编辑尽可能早地完成所需的时间。 你可以按照以下格式输入数据进行测试： ``` T = int(input()) n = int(input()) k = int(input()) earliest_time = earliest_completion_time(T, n, k) print("编辑尽可能早地完成所需的时间：", earliest_time) ```