对于一个卫星资源集合R，当每个卫星完成一个观测任务是要经过rr得周转时间才能观测下一个任务，我们有N个观测地点要进行观测任务，每个地点观测时间为ti，观测收益为wo，对于一个仿真周期内，给出观测任务该如何分配C++代码实现

这个问题可以使用贪心算法来解决。具体来说，我们可以按照观测收益从大到小对观测地点进行排序，然后依次分配任务。

具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个结构体，用来保存每个观测地点的观测时间和观测收益：

struct Observation {
    int time;
    int benefit;
};

2. 定义一个比较函数，用来按照观测收益从大到小排序：

bool cmp(Observation a, Observation b) {
    return a.benefit > b.benefit;
}

3. 将观测地点按照观测收益从大到小排序：

sort(observations, observations + N, cmp);

4. 定义一个变量 `time`，表示当前所有卫星完成当前任务需要的最长时间：

int time = 0;

5. 依次遍历排序后的观测地点，计算将任务分配给每个卫星时需要的时间，并更新 `time`：

for (int i = 0; i < N; i++) {
    time = max(time, rr) + observations[i].time;
}

6. 最终得到的 `time` 就是完成所有观测任务所需的时间。

完整的 C++ 代码如下：

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Observation {
    int time;
    int benefit;
};

bool cmp(Observation a, Observation b) {
    return a.benefit > b.benefit;
}

int main() {
    int N, rr;
    cin >> N >> rr;

    Observation observations[N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> observations[i].time >> observations[i].benefit;
    }

    sort(observations, observations + N, cmp);

    int time = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        time = max(time, rr) + observations[i].time;
    }

    cout << time << endl;

    return 0;
}