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在 Python 中，可以通过以下步骤实现二维数组的输入，并根据数组的第一个元素进行排序：

1. 读取输入：使用 input() 函数读取输入，并将其转换为整数。
2. 创建二维数组：将输入的任务的启动能量值和消耗能量值存储为二维数组。
3. 排序：使用 Python 的内置排序方法 sorted() 或 sort()，并指定排序的关键字为每个子数组的第一个元素。

以下是完整的代码实现：

# 读取任务数量
n = int(input())# 创建二维数组，存储每个任务的启动能量值和消耗能量值
tasks = []
for _ in range(n):x, y = map(int, input().split())  # 读取每行的两个整数tasks.append([x, y])  # 将启动能量值和消耗能量值作为子数组存储# 根据任务的启动能量值（子数组的第一个元素）进行降序排序
tasks.sort(key=lambda task: task[0], reverse=True)# 计算最小初始能量值
min_initial_energy = 0
for task in tasks:start_energy, consume_energy = taskmin_initial_energy = max(min_initial_energy + consume_energy, start_energy)# 输出结果
print(min_initial_energy)

代码说明：

1. 输入部分：

   • 使用 input() 读取任务数量 n。
   • 使用循环读取每个任务的启动能量值和消耗能量值，存储到二维数组 tasks 中。

2. 排序部分：

   • 使用 sort() 方法对二维数组 tasks 进行排序。
   • 排序的关键字是子数组的第一个元素（即启动能量值），并且按照降序排序。

3. 计算最小初始能量值：

   • 初始化 min_initial_energy 为 0。
   • 遍历排序后的任务列表，对于每个任务，更新 min_initial_energy，确保当前任务的启动能量值满足要求。

4. 输出结果：

   • 输出计算得到的最小初始能量值。

示例运行：

假设输入为：

3 
2 2 
9 5 
7 4

程序运行过程如下：

1. 读取任务数量 n = 3。
2. 读取任务数据，存储为二维数组 tasks = [[2, 2], [9, 5], [7, 4]]。
3. 按照启动能量值降序排序后，tasks = [[9, 5], [7, 4], [2, 2]]。
4. 计算最小初始能量值：
   • 完成任务 [9, 5]，需要初始能量值至少为 9，完成任务后剩余能量值为 9 - 5 = 4。
   • 完成任务 [7, 4]，需要初始能量值至少为 7，完成任务后剩余能量值为 7 - 4 = 3。
   • 完成任务 [2, 2]，需要初始能量值至少为 2，完成任务后剩余能量值为 2 - 2 = 0。
   • 因此，最小初始能量值为 12。

最终输出：

12