630. 课程表 III：很典型的贪心算法+可以反悔的题目。

解题思路

贪心的证明在前面的题解已经很详细了，有兴趣的可以在前面的题解看一下，这边主要讲怎么想到这个贪心。
类比在平时的选课过程中，我们总是选择先修快要截止的课程，所以我们应该先对数组排序，将截止时间靠前的课最优先去考虑。
怎么判断能修完这个课程呢？我们目前的已用时间+这个课所需的时间，如果能小于他的截止时间，就可以修完。
所以在这里先把可以修的课程记录一下，然后按课程持续时间来排序。（代码体现是最大优先队列）
这时候，如果我们遇到了持续时间短的课程，肯定会想把持续时间最长的课程替换掉，先修短的。
这里为什么能保证这个短持续时间的课程可以修完呢？
举个例子：因为我们是按截止时间来排序的，所以后面出现的课程的截止时间肯定是比前面的课程后的。
这时候我这个课程的持续时间还比前面最长持续时间短，那我反悔不去修最长的课程，转修这个课程，是一定满足修完的条件的，因为截止时间比它长，而持续时间比他短。（这也是为什么一开始要排序截止时间的原因）
我们保持上述的贪心+反悔，保证我们队列的总时间是当前状态下的最低的，就可以保证我们这个队列中的课程是最优的。
下面是代码+注释。

代码

class Solution {
public:
    int scheduleCourse(vector<vector<int>>& courses)
    {
        // 排序，截止时间靠前的课程优先，确认优先级
        sort(courses.begin(), courses.end(), [](const auto& c0, const auto& c1) {return c0[1] < c1[1];});

        priority_queue<int> q;
        // 优先队列中所有课程的总时间
        int total = 0;
        // 最大优先队列，最大的元素在队列顶端，（这里是持续时间最长的课）
        for (const auto& course: courses) 
        {
            int ti = course[0], di = course[1];
            // 总时间+持续时间小于截止时间，表示可以上这个课程
            if (total + ti <= di) 
            {
                total += ti;
                q.push(ti);
            }
            else if (!q.empty() && q.top() > ti) 
            {
                // 反悔！如果遇到时间少的课程，先上这个
                total -= q.top() - ti;
                // 出队
                q.pop();
                q.push(ti);
            }
        }

        return q.size();
    }
};