蓄势待发，勇往直前：路飞如何助力 LeetCode 621 任务调度器

2023-11-10 05:09:01

1. 初识任务调度器：蓄势待发，优化为先

任务调度器，顾名思义，其使命就是安排任务的执行顺序，以尽可能缩短任务完成的总时间。在 LeetCode 621 中，我们面对一个用字符数组 tasks 表示的任务列表，每个字母代表一种不同类型的任务，每个任务可以在一个单位时间内完成。我们的目标是为这些任务安排一个合理的执行顺序，使任务完成的总时间最短。

2. 巧用贪心算法：以快制快，高效取胜

贪心算法，一种快速而简单的算法，适用于那些可以逐步优化的决策问题。在 LeetCode 621 任务调度器中，贪心算法就是我们的首选。

具体而言，贪心算法的策略如下：

首先，对 tasks 数组进行排序，将出现频率最高的任务放在数组的开头。
然后，从 tasks 数组的开头开始，依次执行任务。
在执行每个任务之前，如果 CPU 正在执行其他任务，则等待 CPU 空闲。
如此这般，直到所有任务都执行完毕。

3. 算法实现：代码精炼，优雅高效

掌握了贪心算法的精髓，我们就可以着手编写代码了。这里，我们使用 Python 语言来实现 LeetCode 621 任务调度器的解法：

def leastInterval(tasks, n):
  """
  :type tasks: List[str]
  :type n: int
  :rtype: int
  """

  # 对任务列表进行排序
  tasks.sort(reverse=True)

  # 计算任务执行的总时间
  total_time = 0

  # 记录每个任务执行的次数
  task_counts = {}
  for task in tasks:
    if task not in task_counts:
      task_counts[task] = 0
    task_counts[task] += 1

  # 贪心算法：安排任务执行顺序
  while task_counts:
    # 找到出现频率最高的 n+1 个任务
    most_frequent_tasks = []
    for i in range(n+1):
      if task_counts:
        most_frequent_task = max(task_counts, key=task_counts.get)
        most_frequent_tasks.append(most_frequent_task)
        task_counts[most_frequent_task] -= 1
        if task_counts[most_frequent_task] == 0:
          del task_counts[most_frequent_task]

    # 执行这 n+1 个任务，并等待 CPU 空闲
    total_time += n+1

    # 更新任务执行次数
    for task in most_frequent_tasks:
      if task in task_counts:
        task_counts[task] += 1

  # 返回任务完成的总时间
  return total_time