这道题的输入是数组，解题方法不像DP，不像math，又要有顺序，那我就觉得是一道贪心的题，然后看了他给的例子，后面两个例子都是乱排的，换个顺序也可以。所以到底是贪什么呢？（贪心的题目都是要排序的）
贪的不是消耗值(actual)， 不是启动值(minimum)， 就让人想到了“性价比”。每组只有两个数，加减乘除看下来，相减似乎是个合适的选项。那么先按照启动值 - 消耗值的大小排序看看。
其实到这里，你离解开这道题就不远了。刷LeetCode就像刷高考题一样，题型就那几个，看清了题型，套路就完事了。但是写日记，不能暴露我总是靠蒙来做题这个事实[斜眼笑]。
动动脑子理解一下这道题，可以这样想：工厂里有一堆箱子，每个箱子有其静摩擦力和滑动摩擦力，现在要将这些箱子排成一排推走，求最省力的方法。想要省力，要把“最能传递力”的箱子放到前面，即［静摩擦力 减去 滑动摩擦力］最大的放到前面，这样推箱子的过程中，相对来说最需要力却不怎么消耗力的放在前面，就能传递更多的力给后面的箱子，这样最省力。最后一个箱子需要其静摩擦力大小的力来启动，从最后一个箱子分析，倒推回第一个箱子，就知道总共需要多少力了。
倒推公式：前一个箱子所需要的力，是它［需要传递给后面箱子的力 加上 它本身消耗的滑动摩擦力］，与其［静摩擦力］的最大值。这样看，这道题又有动态规划的思想：通过当前状态推断出下一个状态。时间复杂度与空间复杂度就是排序的复杂度。
static int x = [] () {ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); return 0;} ();
class Solution {
public:
int minimumEffort(vector<vector<int>>& tasks) {
sort(tasks.begin(), tasks.end(), [&] (const auto &a, const auto &b) {
return (a[1] - a[0]) > (b[1] - b[0]);
});
int res = tasks.back()[1];
for (int i = tasks.size() - 2; i >= 0; --i)
res = max(res + tasks[i][0], tasks[i][1]);
return res;
}
};