测试用例的数量)。接下来的T行，每行包含两个整数n和k,分别表示任务总数和小明选取的任务数。然后是n行，每行一个整数ti,表示第i个任务的编辑时间。

输出描述：对于每个测试用例，输出一个整数，表示小明和小白完成编辑所需的最短时间。如果无法完成编辑，则输出-1。

解析：这是一个动态规划问题。我们可以使用dpi表示前i个任务中，小明选取j个任务时的最短编辑时间。状态转移方程为：

dpi = max(dpi-1, dpi-1) + max(t[i], ti)

其中，dp0 = 0,其他状态初始化为正无穷大。最后，遍历所有状态，找到最小值即可。

代码实现如下：

def min_edit_time(T, test_cases):
    dp = [[float('inf')] * (k + 1) for _ in range(len(test_cases))]
    dp[0][0] = 0

    for i in range(len(test_cases)):
        n, k = test_cases[i]
        tasks = [int(x) for x in input().split()]
        t = sorted(tasks, reverse=True)

        for j in range(k + 1):
            for p in range(i, n):
                dp[p + 1][j] = min(dp[p + 1][j], dp[p][j - 1]) + max(t[p], tasks[p])
            if j < k:
                dp[i + 1][j + 1] = min(dp[i + 1][j + 1], dp[i][j]) + max(t[i], tasks[i])

    for i in range(len(test_cases), len(dp)):
        if dp[i][k] != float('inf'):
            return dp[i][k]

    return -1