我有一个项目清单，每个项目都需要两天时间才能完成，并且有一个截止日期。设P[i].id、P[i].duedate、p[i].value分别为项目的id、项目的截止日期、按时完成项目获得的价值(on或截止日期前）
编写一个算法，将数组 A 作为输入，并返回您将执行哪些项目以及何时执行的时间表，以最大化您获得的价值。该算法的输出是一个数组 B，其中 B[i] 是您将在第 i 天工作的项目的 ID，i>= 1。
在特定日期不超过一个项目，除非您在截止日期前完成，否则您不会获得项目的价值，今天是第 0 天，您将从第 1 天开始处理项目（截止日期是一个整数），例如，如果一个项目的截止日期是 5，您可以选择在第 3 天和第 5 天工作）
1-编写算法。2-证明算法是最优的？3-算法的时间复杂度是多少？
如果所有值都相同，这很简单，通过选择尽可能少的截止日期的贪婪方法效果很好。
当值不同时，您可以使用类似的方法，但这次是通过动态编程（我假设您的截止日期是离散的）。
创建一个大小Max{due date}命名为的数组V，该数组保存在特定时间可以获得的最大可能值，并为每个值创建另一个数组V以保存相关的选定任务V[i]，现在您可以选择以下 DP：
V[0] = 0, V[1] = max{value_x 1 , V[i] = Max {V[i-2] + value_x i , V[i-1]}
这里 value_x i表示到期日期等于或小于 的最大值任务i，此外，在更新 V[i] 选择之后，此任务不应该在 V[i-2] 选择中。
最后我会留给你完成你的作业，找出这个算法的顺序和它的正确性，你也可以提高内存使用率。