华为机试【13、任务最优调度】

13、标题:任务最优调度
【任务最优调度】给定一个正整数组表示待系统执行的任务列表，数组的每一个元素代表一个任务，元素的值表示该任务的类型。请计算执行完所有任务所需的最短时间。
任务执行规则如下:
1、任务可以按任意顺序执行，且每个任务执行耗时间均为1个时间单位。
2、两个同类型的任务之间必须有长度为N个单位的冷却时间，比如N为2时，在时间K执行了类型3的任务，那么K+1和K+2两个时间不能执行类型3任务。
3、系统在任何一个单位时间内都可以执行一个任务，或者等待状态。说明:数组最大长度为1000，速度最大值1000。
输入描述:
第一行记录一个用半角逗号分隔的数组，数组长度不超过1000，数组元素的值不超过1000第二行记录任务冷却时间，N为正整数，N<=100。
输出描述:
输出为执行完所有任务所需的最短时间。
示例:
输入
2,2,2,3
2
输出
7

解题思路：

假设N=2,对于2,2,2,3任务中次数最大值为3，对应的任务为2，每次执行任务2之后都有2个等待，我们只需要用其他任务去填充这些等待即可，结果为：(3-1)*(2+1)+1
当任务种类大于N时，执行任务过程中将不会出现任何等待，结果为：len(tasks)

def task_schedule():
    arr = input().strip().split(",")
    n = int(input().strip())
    d = {}  # 记录各个任务出现的次数
    d_max = 0  # 任务次数最大值
    d_max_n = 0  # 任务次数最大值对应的任务个数
    for i in arr:
        d[i] = d.get(i, 0) + 1
        if d[i] > d_max:
            d_max = d[i]
    for k, v in d.items():
        if d[k] == d_max:
            d_max_n += 1
    return max((d_max - 1) * (n + 1) + d_max_n, len(arr))


print(task_schedule())