使用jupyter notebook以及贪心算法完成以下代码：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。

以下是使用贪心算法的代码：

def max_jobs(A):
    # 按照deadline排序
    A = sorted(A, key=lambda x: x[1])
    n = len(A)
    # 初始化可完成的作业数量和当前时间
    count = 0
    time = 0
    for i in range(n):
        # 如果当前时间加上该作业的duration小于等于deadline，则可以完成该作业
        if time + A[i][0] <= A[i][1]:
            count += 1
            time += A[i][0]
    return count

使用该函数，可以得到能完成的作业的最大数量。例如：

A = [[2, 5], [1, 2], [3, 7], [2, 4], [1, 5]]
print(max_jobs(A))  # 输出3

该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为作业的数量。

相关问题

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。

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。

我可以回答这个问题。这是一个经典的贪心算法问题，可以使用按照deadline排序的贪心策略来解决。具体来说，我们可以按照deadline从小到大排序，然后依次选择最早deadline的作业，如果当前时间可以完成该作业，则将其加入已完成的作业列表中，否则跳过该作业。重复这个过程直到所有作业都被考虑过。这个算法的时间复杂度为O(nlogn)。