将上面代码转为python

好的，下面是将上面的代码转换为 Python 代码的结果：

import heapq

n = int(input())
tasks = []
for i in range(n):
    d, p = map(int, input().split())
    tasks.append((d, p))

tasks.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))

ans = 0
q = []
for i in range(n):
    if tasks[i][0] <= len(q):
        if q[0][1] < tasks[i][1]:
            ans += tasks[i][1] - q[0][1]
            heapq.heappop(q)
            heapq.heappush(q, (tasks[i][0], tasks[i][1]))
    else:
        heapq.heappush(q, (tasks[i][0], tasks[i][1]))
        ans += tasks[i][1]

print(ans)

这段 Python 代码与上面的 C++ 代码类似，都是首先读入任务的数量和每个任务的截止时间和收益，然后按照截止时间和收益排序。接着，用一个堆（heap）存储当前可以执行的任务，每次选择一个还未执行的任务，如果当前时间小于等于堆的大小，说明当前任务可以被执行，如果堆里面已经有任务在执行，就比较当前任务的收益和堆里面的任务收益，如果当前任务的收益比堆里面的任务收益高，就替换掉堆里面的任务，并把收益差加到答案里。如果当前时间大于堆的大小，说明当前任务无法被执行，直接放到堆里面。最后输出答案。

这段 Python 代码的时间复杂度也是 $O(n \log n)$，其中最耗时的是排序操作和堆操作。