从零开始算法之路 ---- 任务调度器

最新推荐文章于 2023-02-18 15:55:04 发布

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本文详细解析了LeetCode上的一道经典算法题——任务调度器，介绍了如何计算在给定冷却时间条件下完成所有任务所需的最短时间。通过统计任务频率、优化任务执行顺序，提供了高效解决方案。

题源: 力扣(LeetCode） https://leetcode-cn.com/problems/task-scheduler/
题目描述:
给定一个用字符数组表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中包含使用大写的 A - Z 字母表示的26 种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。CPU 在任何一个单位时间内都可以执行一个任务，或者在待命状态。

然而，两个相同种类的任务之间必须有长度为 n 的冷却时间，因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务，或者在待命状态。

你需要计算完成所有任务所需要的最短时间。

示例 1：
输入: tasks = [“A”,“A”,“A”,“B”,“B”,“B”], n = 2
输出: 8
执行顺序: A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B.
注：
任务的总个数为 [1, 10000]。
n 的取值范围为 [0, 100]。

解题思路:

首先统计出每个字母出现的频率，保存到count数组中，之后排序，从小到大升序排序，也就是数组中的最后一个频率是出现次数最多的频率，最大频率，也就是count[25]。

我们要做的是在出现频率最多的那个字母比如A，中间插空，相邻的两个A中间需要插入 n 个字母（也包括待命命令），因为A的出现频率为count[25]，也就是我们至少需要插count[25]-1个空，所以除去最后不需要插空的频率最高的字母A的时间为：count[25]-1*(n+1)，这里的n+1为 n个空+A；

空插好了之后，还会剩下频率最高的字母A，当然所给的数据可能会有多个频率同样高的字母，可能还会有BCD……，我们需要把它们都给加上，整理到最后公式就为：count[25]-1*(n+1) + 25-temp （25-temp为频率最高的字母的个数）。
特殊情况 n = 0 的情况下，也就是冷却时间为 0，所需时间为数组的长度。而此时如果用上述公式计算的话，可能会出现时间小于数组的时候，所以，应该返回他两个之中比较大的那个。
示例 2：
输入: tasks = [“A”,“A”,“A”,“B”,“B”,“B”], n = 0
公式输出: 4
正确输出：6 ( 6 为任务数组长度 )
执行顺序: A -> A -> A -> B -> B -> B .
代码：

class Solution {
public:
    int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) {
    // 定义一个记录每个任务频率的数组
    int count[26]; 
    // 把记录频率的数组初始化为 0，这行代码很关键，不加会报错，可以试一下 
    memset(count, 0,sizeof(count));
	// 统计每个任务出现的频率 
	for(int i = 0; i < tasks.size(); i++){
        // 用26 个 大写英文字母的 ASII 减去 A 的ASII，保证数组下标从 0 开始
        count[tasks[i]-'A']++; 
    }		
    // 把任务频率升序排序 count[25] 为频率最高任务
	sort(count,count+26); 
	// 最多有 25 个任务和最高频率的任务相同 
	int temp = 25;
	// 统计最高频率任务的个数 
	while( temp > 0 && count[25] == count[temp]){
	
		temp--; 
	}
    // 根据计算所得结果
    int result = (count[25]-1)*(n+1) + 25 - temp;
    // 任务数组长度
    int length = tasks.size();
    // 返回两个较大的
	return result > length?result:length;	
    }
};