有n个任务，序号从1到n,每个任务需要的编辑时间为ti分钟。小明和小白需要在对其中k个任务中进行编 辑。 编辑的过程如下：n个任务按照顺序排列，他们删除n-k个任务，不改变剩下的k个任务的顺序。 然后小明选取全部任务的前面一部分任务（可能不选或所有任务），小白选取剩余的。相当于将任务从某个位置分 割成两部分，第一部分给小明，第二部分给小白。之后他们分别对各自的任务进行编辑，编辑所需的时间 取决于两者中较长的那个。 请帮助小明和小白选择任务和分割方式使编辑尽可能早 地完成。 输入描述 第一行包含一个整数T(

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dp[i][j]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： dp[i][j] = max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + max(t[i], ti) 其中，dp[0][0] = 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： ```python 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 ```