使用jupyter notebook假设有n个作业A= [a1，a2…ai…an]需要你在截止日期前完成。 工作分配ai= [durationi，deadlinei]需要工期I天才能完成，并且必须在deadline之前或当天完成。您一次只能做一项作业，并且只能开始一次下一项作业 当前任务已完成。假设你从第一天开始，执行一个有效的算法来找出你能完成的作业的最大数量。

我可以回答这个问题。这是一个经典的贪心算法问题，可以使用贪心算法来解决。首先，按照deadlinei从小到大对作业进行排序。然后，从第一天开始，依次遍历每个作业，如果当前时间加上工期小于等于该作业的deadline，则可以选择该作业，否则就跳过该作业。最后，统计选择的作业数量即可。

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使用jupyter notebook假设有n个作业A= [a1，a2…ai…an]需要在deadline前完成。 工作分配ai= [duration，deadline]需要duration天才能完成，并且必须在deadline之前或当天完成。一次只能做一项作业，并且只能开始一次下一项作业 当前任务已完成。假设从第一天开始，执行一个有效的算法来找出能完成的作业的最大数量。

这是一个技术问题，我可以回答。这个问题可以使用贪心算法来解决。首先，按照deadline从小到大对作业进行排序。然后，从第一天开始，对于每个作业，如果它的deadline在当前天数之后，就将它加入已完成的作业列表中，并将当前天数加上该作业的duration。如果它的deadline在当前天数之前，就跳过该作业。最后，返回已完成作业的数量即可。

使用jupyter notebook完成以下代码：假设有n个作业A= [a1，a2…ai…an]需要在deadline前完成。 工作分配ai= [duration，deadline]需要duration天才能完成，并且必须在deadline之前或当天完成。一次只能做一项作业，并且只能开始一次下一项作业 当前任务已完成。假设从第一天开始，执行一个有效的算法来找出能完成的作业的最大数量。

我可以回答这个问题。以下是使用Python实现的代码：

def max_jobs(A):
    # 按照deadline排序
    A = sorted(A, key=lambda x: x[1])
    # 初始化当前时间和完成的作业数量
    curr_time = 0
    num_jobs = 0
    # 遍历所有作业
    for job in A:
        # 如果当前时间加上作业所需时间小于等于deadline，则可以完成该作业
        if curr_time + job[0] <= job[1]:
            curr_time += job[0]
            num_jobs += 1
    return num_jobs

这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是作业的数量。