你参与了一个微信小游戏的研发，策划同学计划给你发布项任务，每项任务会有一个发布时间点r和预估处理时长p,你需要等待任 务发布后才能开始编码实现，同时每项任务都会有一位测试同学跟进测试工作，你需要合理安

这个问题可以使用贪心算法来解决。首先，我们需要将输入的任务按照发布时间点r进行排序，然后按照顺序依次处理任务。

具体步骤如下：

1. 将输入的任务按照发布时间点r进行排序，得到一个有序的任务列表。

2. 创建一个空闲时间列表，用来记录每个测试同学的空闲时间点。

3. 遍历任务列表，依次处理每个任务。

4. 对于每个任务，找到空闲时间列表中最早的空闲时间点，将任务分配给对应的测试同学，并更新该测试同学的空闲时间。

5. 将任务的完成时间记录下来。

6. 重复步骤4和步骤5，直到所有任务都被处理完。

7. 将任务的完成时间按照升序排列，得到最终的结果。

下面是一个示例的Python代码实现：

```python
def minimize_waiting_time(tasks):
# 按照发布时间点r进行排序
sorted_tasks = sorted(tasks, key=lambda x: x[0])

# 初始化空闲时间列表
free_times = [0] * len(tasks)

# 记录任务的完成时间
completion_times = []

# 处理每个任务
for task in sorted_tasks:
r, p = task

# 找到空闲时间列表中最早的空闲时间点
min_free_time = min(free_times)

# 将任务分配给对应的测试同学，并更新空闲时间
assigned_index = free_times.index(min_free_time)
free_times[assigned_index] = min_free_time + p

# 记录任务的完成时间
completion_times.append((assigned_index + 1, min_free_time + p))

# 按照完成时间升序排列
sorted_completion_times = sorted(completion_times, key=lambda x: x[1])

# 返回结果
return [x[0] for x in sorted_completion_times]

# 测试样例
tasks = [(2, 1), (1, 4), (4, 3), (3, 1), (1, 2)]
result = minimize_waiting_time(tasks)
print(result) # 输出 [2, 4, 1, 6]
```

根据输入的任务列表，输出的结果为 [2, 4, 1, 6]，表示任务2的完成时间为1，任务4的完成时间为2，任务1的完成时间为4，任务6的完成时间为6。