621. 任务调度器

给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。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。在任何一个单位时间，CPU 可以完成一个任务，或者处于待命状态。

然而，两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 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
解释：A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
     在本示例中，两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间，而执行一个任务只需要一个单位时间，所以中间出现了（待命）状态。 

示例 2：

输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 0
输出：6
解释：在这种情况下，任何大小为 6 的排列都可以满足要求，因为 n = 0
["A","A","A","B","B","B"]
["A","B","A","B","A","B"]
["B","B","B","A","A","A"]
...
诸如此类

示例 3：

输入：tasks = ["A","A","A","A","A","A","B","C","D","E","F","G"], n = 2
输出：16
解释：一种可能的解决方案是：
     A -> B -> C -> A -> D -> E -> A -> F -> G -> A -> (待命) -> (待命) -> A -> (待命) -> (待命) -> A

提示：

• 1 <= task.length <= 104
• tasks[i] 是大写英文字母
• n 的取值范围为 [0, 100]

解答

贴一下官方题解吧。贪心算法，首先找出出现次数最多的那个任务（假设为a），记最大出现次数为maxExec（假设为3），先将这maxExec个任务摆放好，由于相同任务需要长度为n（假设为2）的冷却时间，所以相同任务间隔为n+1（左闭右开区间），总共有maxExec-1个这样的区间，最后一个任务结尾后不需要再安排任务，即a->x->x->a->x->x->a，这里x表示待插入任务。因此总时间至少为：(maxExec-1)*(n+1)+1。

当然，可能有多个任务的出现次数均为maxExec，例如：a->b->x->a->b->x->a->b，记出现次数maxExec的任务个数为maxCount，因此总时间修改为(maxExec-1)*(n+1)+maxCount。

最后，显然总花费时间不可能小于任务个数，例如当n=0时，aabb计算得到结果为3，所以上述计算得到的结果应该与tasks.size()取较大值。

class Solution {
public:
    int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) {
        unordered_map<char, int> freq;
        for (char ch: tasks) {
            ++freq[ch];
        }

        // 最多的执行次数
        int maxExec = max_element(freq.begin(), freq.end(), [](const auto& u, const auto& v) {
            return u.second < v.second;
        })->second;
        // 具有最多执行次数的任务数量
        int maxCount = accumulate(freq.begin(), freq.end(), 0, [=](int acc, const auto& u) {
            return acc + (u.second == maxExec);
        });

        return max((maxExec - 1) * (n + 1) + maxCount, static_cast<int>(tasks.size()));
    }
};