最近有個朋友問了一個演算法分析的題目，感覺有點意思就在這裡簡單說一下自己的思路吧！

題目：

突擊戰：

你有 n 個部下， n 個任務，你計劃讓部下 i 去做任務 i  (1<=i< =n ) ，但部下還不知道任務 的內容，需要你為每個部下解釋任務內容（即交代任務）。第 i 個部下需要你花 B(i) 分鐘交 代任務，然後他會立刻、獨立地、無間斷地執行 J( i) 分鐘後完成任務。你每次只能給一個 部下交代任務，但部下們可以同時執行各自的任務。 問題：交代任務的順序不同，完成所有任務所用的時間也不同。你需要考慮的是交代任務的 順序，在最短的時間內完成所有任務。 輸入：每個部下交代任務需要的時間 B(i) 和執行自己任務需要的時間 J(i) ，其中 1<=i< =n 

輸入格式：第一行輸入部下數 n （它也是任務數） 後面的 n 行，每行兩個數字，分別對應 B(i) 和 J (i) 

輸出： 1~ n 的一個排列（對應 n 個部下的交代任務次序），以及這種安排下所有任務的完成 時間

演算法分析：

根據題目我們可以知道的條件：

1. 交代任務只能是先交代完本次才能進行下一次交代，也就是說不管怎樣排列它們的總時間都是不變的，因此這個不能作為優化的點
2. 士兵執行任務是可以並列執行的，也就是如果將任務執行的時間安排得緊湊點，讓執行任務的等待時間變得最低就可以達到最優，也就是說只要按士兵執行任務時由大到小進行先後排列即可

驗證思路：

假設存在兩個任務，任務1：交代任務時間為1分鐘，執行任務時間為2分鐘；任務2：交代任務時間為3分鐘，執行任務時間為4分鐘

如果直接進行排序：

按執行任務時間由大到小排序：

程式碼實現（java）：

package assault;

import java.util.*;

/**
 * 突擊戰演算法分析：
 * 1、交代任務只能是先交代完本次才能進行下一次交代，也就是說不管怎樣排列它們的總時間都是不變的，
 * 因此這個不能作為優化的點
 * 2、士兵執行任務是可以並列執行的，也就是如果將任務執行的時間安排得緊湊點，
 * 讓執行任務的等待時間變得最低就可以達到最優，也就是說只要按士兵執行任務時由大到小進行先後排列即可
 * @author jodenhe ([email protected]
 
)
 *
 */
public class Main implements Comparable {  
	int index;//任務標記
	int b;//交代任務時間
	int j; //執行任務時間

	public Main(int index,int b, int j) {
		this.index = index;
		this.b = b;  
		this.j = j;  
	}  
	
	/**
	 * 重新比較方法，實現由大到小排列
	 */
	@Override
	public int compareTo(Object m) {  
		return (j > ((Main) m).j ? -1 : (j == ((Main) m).j) ? 0 : 1);  
	}  

	public static void main(String arg[]) {  
		Scanner cin = new Scanner(System.in);  
		int casenum=0;  
		while (cin.hasNext()) {  
			final int n = cin.nextInt();  
			Main[] m = new Main[n];  
			for (int i = 0; i < n; i++) {  
				m[i]=new Main(i+1,cin.nextInt(),cin.nextInt());  
			}  
			Arrays.sort(m);  
			int time=0,temp=0;  
			System.out.print("1~ n的一個排列:");
			for(int i=0;i<n;i++){  
				System.out.print(m[i].index);
				if (i != n-1) {
					System.out.print(",");
				}else{
					System.out.println();
				}
				time+=m[i].b;  
				if((temp-=m[i].b)<=0)temp=0;  
				if(temp<m[i].j)temp=m[i].j;  
			}  
			time+=temp;  
			System.out.println("Case "+(++casenum)+"(所有任務的完成時間): "+time);
		}  
	}  

}