效率规划：力扣周赛 289 探索最少轮数完成任务方案

2023-11-24 15:57:45

迎接力扣第 289 场周赛：任务难度挑战的制胜指南

任务安排的奥秘：巧妙分组，优化轮数

在力扣第 289 场周赛中，你将面对一项精心设计的任务：完成难度各异的任务，同时最大限度地减少完成轮数。为了助你征服这项挑战，本文将为你提供一份全面的解题指南，涵盖算法分析、编程技巧和竞赛策略，让你在竞争中脱颖而出。

算法分析：揭秘数学模型，优化轮数计算

算法分析的精髓在于将任务难度视为频率分布，并根据任务数量计算完成每组任务所需的轮数。对于偶数个任务，需要 (任务数量 / 2) 轮；对于奇数个任务，需要 (任务数量 / 2) + 1 轮。通过将任务分组并优化分组方式，可以进一步减少总轮数。

代码实现：掌握关键技巧，实现算法逻辑

掌握了算法思路，下一步就是代码实现。以下提供关键代码示例，助你快速将算法逻辑转化为代码：

# 任务分组
def group_tasks(tasks):
    groups = {}
    for task in tasks:
        if task not in groups:
            groups[task] = []
        groups[task].append(task)
    return groups

# 计算轮数
def calculate_rounds(groups):
    total_rounds = 0
    for group in groups.values():
        num_tasks = len(group)
        if num_tasks % 2 == 0:
            total_rounds += num_tasks // 2
        else:
            total_rounds += num_tasks // 2 + 1
    return total_rounds

# 优化轮数
def optimize_rounds(groups):
    optimized_groups = {}
    prev_group = None
    for group in groups.values():
        if prev_group is not None and len(prev_group) + len(group) <= 3:
            optimized_groups[prev_group[0]].extend(group)
        else:
            optimized_groups[group[0]] = group
        prev_group = group
    return optimized_groups