我觉得这道题目如果只有第一个问题的话，排序方式是多种多样的，而且考虑的对象也可以是机器
比如我可以给机器按照\(y\)从小到大排序，然后依次考虑每个机器，对于每个机器，在能选择的任务中选择\(x\)最大的即可
但这个时候就没有办法保证价值最大了，所以这道题启发我们，如果一道题目有多维的因素需要考量（这题目既要考虑任务个数又要考虑最终价值），对于多个对称的对象（比如这题的任务与机器，\(x\)和\(y\)），我们要从每一个身上出发，去寻找符合题意的考虑对象
而且对于数字也要敏感，这道题目的两个加权数相差如此之大，尽管无法证明，我们也要知道要优先考虑\(x\)，再对\(y\)排序
而且为了价值最大，我们要以任务为考虑目标，这样就能保证能选的任务尽量被选择
此时，我们用数学归纳法来证明一下：假设已经选择的任务是最优方案的一部分，对于最新考虑的任务，如果他能够被完成，那么是一定会被完成的，问题就在于他要选择哪一个机器完成，显然是选择\(y\)值最小的完成，因为此时按照\(x\)递减排序，\(x\)已经不再是一个考虑因素。那么按照这种方案选择下来，看起来方案是唯一的，为什么就刚好能够保证价值最大呢？其实，对于最新考虑的任务，他之所以能被完成就一定被完成，是因为这样才保证第一个条件满足，然而他不被完成第一个条件一定不能够被满足吗？当然也不是，所以这就是这个方案的不唯一性。然而，我就算不完成这个任务，而去完成后面的任务导致第一个条件被满足了，但由于\(y\)的差值最大是\(100\)，乘以\(2\)也就是\(200\)，远小于\(500\)，所以这么选就刚好保证了价值最大
如果我们以机器为考虑对象，那对于一个机器就应该会在其能够完成的任务中尽量选择\(y\)最大的（此时没有考虑\(x\)），就有可能不能够让价值最大了
而且此时甚至连第一个条件都无法保证。实际上，如果从小到大排序就必须以机器为考虑对象，从大到小排序就必须以任务为考虑对象，这样才可以满足依次考虑后才可以满足第一个条件
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