【算法】完成所有任务需要的最少轮数，算法优化，最小化任务完成所需轮数策略

温馨提示：这篇文章已超过438天没有更新，请注意相关的内容是否还可用！

摘要：针对完成任务所需的最少轮数问题，算法通过优化任务调度和分配策略，旨在最小化完成所有任务所需的轮数。通过合理规划和高效执行，算法能够在多任务和并行处理环境中发挥最大效率，确保任务在最短时间内完成。这种算法的应用场景广泛，包括生产调度、项目管理等领域。

给定一个下标从 0 开始的整数数组tasks，其中tasks[i] 表示任务的难度级别，在每一轮中，你可以选择完成 2 个或者 3 个相同难度级别的任务，你的目标是计算完成所有任务所需的最少轮数，如果无法完成所有任务，则返回 -1。

【算法】完成所有任务需要的最少轮数，算法优化，最小化任务完成所需轮数策略第1张

解析

我们需要将相同难度的任务数量统计出来，可以使用一个哈希表（unordered_map）来实现这个功能，我们针对每种难度的任务数量进行分析，计算出完成这些任务所需的最少轮数，具体思路如下：

1、如果某种难度的任务数量是 1，那么无法完成这个任务，返回 -1。

2、如果某种难度的任务数量是 3 的倍数，那么每轮可以完成三个任务，需要的轮数就是任务数量除以 3。

【算法】完成所有任务需要的最少轮数，算法优化，最小化任务完成所需轮数策略第2张

3、如果某种难度的任务数量不是 3 的倍数，那么我们需要计算最接近且不大于任务数量的 3 的倍数，然后计算需要的轮数（即任务数量除以这个倍数再加一），这是因为我们可以先完成尽可能多的三个任务，剩下的任务再两两完成，如果有 5 个任务，我们可以先完成 3 个任务（一轮），再完成剩下的两个任务（一轮），总共需要两轮。

代码实现

以下是基于上述思路的 Python 代码实现：

from collections import defaultdict
class Solution:
    def minimumRounds(self, tasks):
        # 使用字典统计每种难度级别的任务数量
        task_count = defaultdict(int)
        for task in tasks:
            task_count[task] += 1
        
        rounds = 0  # 记录总轮数
        for count in task_count.values():
            if count == 1:  # 无法完成单个任务，返回 -1
                return -1
            elif count % 3 == 0:  # 可以整除 3 的任务数量
                rounds += count // 3  # 每轮完成三个任务
            else:  # 不能整除 3 的任务数量
                rounds += count // 3 + (count % 3 != 0)  # 先完成尽可能多的三个任务，再两两完成剩余任务
        return rounds  # 返回总轮数