leetcode-621. 任务调度器

题目描述

给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表，用字母 A 到 Z 表示，以及一个冷却时间 n。每个周期或时间间隔允许完成一项任务。任务可以按任何顺序完成，但有一个限制：两个 相同种类 的任务之间必须有长度为 n 的冷却时间。

返回完成所有任务所需要的 最短时间间隔 。

示例 1：

输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2

输出：8

解释：

在完成任务 A 之后，你必须等待两个间隔。对任务 B 来说也是一样。在第 3 个间隔，A 和 B 都不能完成，所以你需要待命。在第 4 个间隔，由于已经经过了 2 个间隔，你可以再次执行 A 任务。

示例 2：

输入：tasks = ["A","C","A","B","D","B"], n = 1

输出：6

解释：一种可能的序列是：A -> B -> C -> D -> A -> B。

由于冷却间隔为 1，你可以在完成另一个任务后重复执行这个任务。

示例 3：

输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 3

输出：10

解释：一种可能的序列为：A -> B -> idle -> idle -> A -> B -> idle -> idle -> A -> B。

只有两种任务类型，A 和 B，需要被 3 个间隔分割。这导致重复执行这些任务的间隔当中有两次待命状态。

思路

贪心法，视频参考：leetcode-贪心算法篇 621题 任务调度器_哔哩哔哩_bilibili，会让你看懂（max_count-1）*（n+1）是怎么来的；代码参考：. - 力扣（LeetCode）也可以看我写的代码

1）统计每个task出现的次数

2）找到出现次数最多的task

3）利用公式先计算出一个初步的res

4）在遍历字典，找到最多次数一共有几个task，进行追加

from collections import defaultdict
class Solution(object):
    def leastInterval(self, tasks, n):
        """
        :type tasks: List[str]
        :type n: int
        :rtype: int
        """
        length = len(tasks)
        if length<=1:
            return length
        taks_dict = defaultdict(int)
        for i in tasks:
            taks_dict[i]+=1
        sort_tasks = sorted(taks_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        max_count = sort_tasks[0][1]
        res = (max_count-1) * (n+1)
        for i in sort_tasks:
            if i[1]==max_count:
                res+=1
        return res if res>=length else length

if __name__=='__main__':
    s = Solution()
    tasks = ["A", "A", "A", "B", "B", "B"]
    n = 2
    print(s.leastInterval(tasks, n))

二刷：

class Solution(object):
    def leastInterval(self, tasks, n):
        """
        :type tasks: List[str]
        :type n: int
        :rtype: int
        """
        count_dict = {}
        for task in tasks:
            if task not in count_dict:
                count_dict[task] = 1
            else:
                count_dict[task] += 1
        sort_task = sorted(count_dict.items(),key=lambda x: x[1], reverse=True)
        max_count = sort_task[0][1]
        res = (max_count-1) * (n+1)
        for k,v in count_dict.items():
            if v==max_count:
                res+=1
        return res if res>len(tasks) else len(tasks)

记忆点：

贪心算法，先算最多出现任务需要的数：(max_count-1)  * (n+1)，之后有相同的就累加；最后算出来的如果小于原本任务的长度则返沪原本的数组长度