Изменения

'''Job''' j = i.child()

В результате ответ можно получить, зная конечный массив <tex>\mathtt x</tex> и делайны работ: <tex>L_{max} = \max\limits_i \{(\mathtt x[i] + 1 - \mathtt j[d_{i].d\}</tex>), так как все работы выполняются единицу времени, следовательно, где <tex> C_{i} = \mathtt jx[i] + 1</tex> {{---}} массив работ, описанный в первом пункте. Можно заметить, что при вычислении ответа неважно, какие дедлайны использовать, начальные или релаксированные, потому что для любого <tex>k</tex> и его предка <tex>i</tex> выполняется неравенство равенство <tex> \mathtt j[d_{k].d \leqslant \mathtt j[} = d_{i].d } - 1</tex>, а значит, после релаксации минимум максимум не изменится, поскольку при замене дедлайна на меньший максимум увеличится, а новое значение <tex>L_{k}</tex> будет равно <tex>L_{i}</tex>. (При условии, что существует правильное расписание. Если изначально было опоздание в вершине <tex>k</tex>, то значение <tex>d_{k}</tex>, и, следовательно, <tex>L_{k}</tex> не поменяются в соответствии с алгоритмом)