Subtask 1 <Đệ quy>

• Ta sẽ tất cả tập hợp có thể của những thùng được đổi nắp, khi đó ta sẽ sắp xếp các bán kính nắp và bán kính thùng tăng dần và kiểm tra với mỗi tập có thể xếp thỏa mãn không.

• Độ phức tạp thời gian tổng thể cách này sẽ là \(O(n^2 * n)\)

Subtask 3 <Tham lam>

• Ta sẽ duy trì 3 tập là tập những thùng chứa được đậy kín bởi nắp ban đầu gọi là tập S, tập bán kính của những thùng chứa chưa được chọn nắp là tập B, tập những nắp chưa có thùng chứa là tập A.
• Ban đầu với những thùng chứa không được đậy kín ta sẽ thêm bán kính thùng vào tập B và bán kính nắp vào tập A, còn những thùng thỏa mãn cho vào tập S.
• Trong khi tập B khác rỗng, ta xét phần tử lớn nhất của tập B gọi là \(x\), nếu \(x\) bé hơn hoặc bằng phần tử lớn nhất của tập A thì ta sẽ xóa đi \(2\) phần tử này; ngược lại thì ta sẽ tìm trong tập S một thùng có bán kính nắp lớn hơn hoặc bằng \(x\) và có bán kính thùng bé nhất có thể. Ta sẽ xóa \(x\) khỏi tập B và thêm bán kính thùng vừa được chọn vào tập \(B\).
• Đáp án cuối cùng sẽ là kích thước của tập S.
• Độ phức tạp thời gian tổng thể cách này sẽ là \(O(n^2 * log)\)

Subtask 4 <Cải tiến>

• Cải tiến từ subtask \(3\), vì \(a_i, b_i \le 100\) nên ta sẽ duyệt hết tất cả giá trị của \(a_i\) hoặc \(b_i\) để tìm một thùng trong tập S có bán kính nắp lớn hơn hoặc bằng \(x\) và có bán kính thùng bé nhất có thể.
• Độ phức tạp thời gian tổng thể cách này sẽ là \(O(n * 100)\)

Subtask 5 <Cải tiến>

• Cải tiến từ subtask \(3\), ta sẽ dùng multiset để lấy phần tử lớn nhất từ tập A và B, đồng thời dùng cấu trúc dữ liệu segment tree để tìm một thùng trong tập S có bán kính nắp lớn hơn hoặc bằng \(x\) và có bán kính thùng bé nhất có thể.
• Độ phức tạp thời gian tổng thể cách này sẽ là \(O(n * log)\)