哈希算法题目：任务调度器 题目描述：给定一个字符数组 tasks 表示 CPU 需要执行的任务，用字母 A 到 Z 表示，以及一个整数 n 表示冷却时间。每个任务执行一个时间单位，在任意两个相同任务之间必须有至少 n 个时间单位的冷却时间，或者处于待命状态。返回完成所有任务所需的最少时间单位。 解题过程： 步骤1：理解问题核心 相同任务之间必须有 n 的冷却间隔 需要找到最优调度顺序使总时间最小化 关键思路是优先安排出现次数最多的任务 步骤2：分析任务分布 统计每个任务的频率，找出最大频率 maxFreq 计算具有最大频率的任务数量 count 示例：tasks = [ "A","A","A","B","B","B" ], n = 2 频率统计：A:3, B:3 → maxFreq = 3, count = 2 步骤3：计算最小时间框架 基础框架 = (maxFreq - 1) × (n + 1) + count (maxFreq-1) 表示完整周期数 (n+1) 表示每个周期长度（执行任务 + 冷却时间） 最后加上所有最高频率任务 步骤4：处理特殊情况 当任务种类很多时，实际所需时间可能超过框架计算值 最终结果 = max(框架计算值, 任务总数) 因为每个任务都需要被处理，不能少于 tasks.length 步骤5：验证公式 以前面示例计算： 框架值 = (3-1)×(2+1) + 2 = 2×3 + 2 = 8 任务总数 = 6 取最大值 max(8,6) = 8 实际最优调度：A→B→待命→A→B→待命→A→B 步骤6：算法实现 统计任务频率数组 找出最大频率和具有该频率的任务数 计算两种可能值并返回较大者 这个解法通过哈希统计和数学分析，避免了复杂的调度模拟，在 O(n) 时间内解决问题。