示例：

输入: [[100, 200], [200, 1300], [1000, 1250], [2000, 3200]]
输出: 3
解释: 
这里一共有 4 门课程, 但是你最多可以修 3 门:
首先, 修第一门课时, 它要耗费 100 天，你会在第 100 天完成, 在第 101 天准备下门课。
第二, 修第三门课时, 它会耗费 1000 天，所以你将在第 1100 天的时候完成它, 以及在第 1101 天开始准备下门课程。
第三, 修第二门课时, 它会耗时 200 天，所以你将会在第 1300 天时完成它。
第四门课现在不能修，因为你将会在第 3300 天完成它，这已经超出了关闭日期。

/*
    (1) 按照deadline从小到大排序, 先学习deadline靠前的不吃亏，理想情况下：所有前一门课的deadline和下一门课必须开始的的时间不相交，那么可以修所有的课，比如下面3门课：
    [100, 200], [200, 400], [150, 500]
    (2) 当要学习下一门课时，发现当前学习的天数(第几天) 加上 准备学习的这门课的持续时间，会超过准备学习这门课的deadline， 怎么办？
    肯定是把修过的课里面的持续时间最长的课程给去掉，对于本次来说加一个，去一个，是没有多修课程的；但是有可能多后续的就有收益，因为你去掉了最长的课程，
    这样就腾出了最多的空间。

*/

class Solution {
public:
    static bool cmp(vector<int> &amp;a, vector<int> &b){
        if(a[1]!=b[1])
            return a[1]<b[1];
        else
            return a[0]<b[0];
    } 

    int scheduleCourse(vector<vector<int>>& courses) {
        if(courses.size()==0)
            return 0;
        sort(courses.begin(), courses.end(), cmp);  // 结束时间从小到大排序

        PRiorITy_queue<int ,vector<int>, less<int>> maxheap;  // 持续时间大根堆
        int cot = 0;
        int j = 0;
        int curtime = 0;
        for(int i = 0; i < courses.size(); i++){
            // 如果当前时间加上学习持续的时间小于结束时间，说明可以学习
            if(curtime+courses[i][0]<=courses[i][1]){ 
                maxheap.push(courses[i][0]);
                curtime = curtime + courses[i][0];
            }else{  
                // 说明不可以学习，那我先学习这门课程，再将堆里面持续时间最长的去掉
                maxheap.push(courses[i][0]);
                curtime = curtime + courses[i][0];
                
                int dur = maxheap.top();
                curtime = curtime - dur;
                maxheap.pop();
            }
        }
        return maxheap.size();

    }
};