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目录

前言

一、题目-任务调度器

1.题目描述

2.思路与代码

2.1 思路

2.2 代码

总结

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前言

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4月7日练习内容

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、题目-任务调度器

1.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。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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/task-scheduler
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2.思路与代码

2.1 思路

1. 先计算出现次数最多的任务，并把每个任务的出现次数统计放入Map集合中

2.遍历集合，如果找到与最多任务相同数量的集合，则计数器加一

3.输出

2.2 代码

代码如下（示例）：

class Solution {public int leastInterval(char[] tasks, int n) {Map<Character,Integer> m = new HashMap<>();//最多执行次数int max = 0;//计算每个任务出现次数for(char c : tasks){//获得任务个数int res = m.getOrDefault(c,0) + 1;//更新任务数量m.put(c,res);max = Math.max(max,res);}//具有最多执行次数的任务数量int maxCount = 0;Set<Map.Entry<Character, Integer>> entrySet = m.entrySet();for (Map.Entry<Character, Integer> entry : entrySet) {int value = entry.getValue();if (value == max) {++maxCount;}}return Math.max((max - 1) * (n + 1) + maxCount, tasks.length);}
}

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总结

提示：这里对文章进行总结：