题目：任务调度器

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]。

来源：力扣（LeetCode）第621题

链接：https://leetcode-cn.com/problems/task-scheduler

分析：

写在队列的标签里，本质上用的却是贪心算法，不知道为什么，同时还用到了一点hashmap的知识。

思路：

要知道最短时间首先要找到出现次数最多的那个值，如果出现次数一样多，选哪个都无所谓。
然后看A-Z中总共有几个数字出现了，假设最多次数的值是A，那么第一个A到第二个A之间总共还能再放n个不一样的值。
A -> (单位时间) -> (单位时间) -> A -> (单位时间) -> (单位时间) -> A
如果填不满那就为等待时间。
如果填满了，那就说明不需要等待时间就能得到最短时间，所以最短时间就是数组的长度。
如果没填满，那么我们可以计算(出现的次数最多的元素 - 1) * (n + 1) + 出现次数一样多的元素的个数
我们依靠出现的次数最多的元素A把整个答案划分为a份(a为A的次数)，每一份就是n+1，由于最后一份不一定是n+1，所以是(a-1)*(n+1)，最后在把不相等的最后一份加进去就得到了答案。

代码：

class Solution:
    def leastInterval(self, tasks: List[str], n: int) -> int:
        count = [0] * 26
        for task in tasks:
            count[ord(task) - 65] += 1  # 这里是我自己写的简单hash函数，也可以用字典，我这里觉得简单就没用字典。
        maxNum = max(count)
        maxCount = 0
        for c in count:
            if c == maxNum:
                maxCount += 1
        return max((maxNum - 1) * (n + 1) + maxCount, len(tasks))

复杂度分析：

时间复杂度：O(n) n为tasks的长度
空间复杂度：O(1)

总结：

第一次写贪心算法题，标签写错了，本来有想到贪心算法的，可是标签是队列我就一直在想队列，想了半天没有思路。
贪心算法得到的有可能是近似解，在使用贪心算法时要想清楚特殊的情况。