What is the primary strategy to solve Task Scheduler II?

The main strategy involves scanning through the task array and using a hash map to track the last completion time for each task type, ensuring spacing constraints are met.

How can I optimize the solution for Task Scheduler II?

Optimizing involves using a greedy approach where breaks are taken as late as possible, minimizing unnecessary days while maintaining the task spacing constraints.

What time complexity should I expect for Task Scheduler II?

The optimal solution should run in O(n) time, where n is the length of the tasks array, leveraging hash map lookups for efficient processing.

Can Task Scheduler II be solved without using a hash map?

While it is possible to solve the problem without a hash map, it would likely result in higher time complexity, especially for larger inputs. A hash map is essential for efficient tracking of task types.

How can I handle edge cases in Task Scheduler II?

Edge cases, like tasks with large gaps or multiple tasks of the same type, should be handled by ensuring breaks are placed optimally according to the space constraint, and the hash map is updated accordingly.

#2365

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auto_awesome数组·哈希·扫描

LeetCode 题解工作台

任务调度器 II

给你一个下标从 0 开始的正整数数组 tasks ，表示需要按顺序完成的任务，其中 tasks[i] 表示第 i 件任务的类型。同时给你一个正整数 space ，表示一个任务完成后，另一个相同类型任务完成前需要间隔的最少天数。在所有任务完成前的每一天，你都必须进行以下两种操作…

数组哈希表模拟

题目描述

给你一个下标从 0 开始的正整数数组 tasks ，表示需要 按顺序 完成的任务，其中 tasks[i] 表示第 i 件任务的类型。

同时给你一个正整数 space ，表示一个任务完成后，另一个相同类型任务完成前需要间隔的最少天数。

在所有任务完成前的每一天，你都必须进行以下两种操作中的一种：

完成 tasks 中的下一个任务
休息一天

请你返回完成所有任务所需的最少天数。

示例 1：

输入：tasks = [1,2,1,2,3,1], space = 3
输出：9
解释：
9 天完成所有任务的一种方法是：
第 1 天：完成任务 0 。
第 2 天：完成任务 1 。
第 3 天：休息。
第 4 天：休息。
第 5 天：完成任务 2 。
第 6 天：完成任务 3 。
第 7 天：休息。
第 8 天：完成任务 4 。
第 9 天：完成任务 5 。
可以证明无法少于 9 天完成所有任务。

示例 2：

输入：tasks = [5,8,8,5], space = 2
输出：6
解释：
6 天完成所有任务的一种方法是：
第 1 天：完成任务 0 。
第 2 天：完成任务 1 。
第 3 天：休息。
第 4 天：休息。
第 5 天：完成任务 2 。
第 6 天：完成任务 3 。
可以证明无法少于 6 天完成所有任务。

提示：

1 <= tasks.length <= 10⁵
1 <= tasks[i] <= 10⁹
1 <= space <= tasks.length

lightbulb

解题思路

方法一：哈希表 + 模拟

我们可以用哈希表 $day$ 记录每个任务下一次可以被执行的时间，初始时 $day$ 中的所有值都为 $0$ ，用变量 $ans$ 记录当前时间。

遍历数组 $tasks$ ，对于每个任务 $task$ ，当前时间 $ans$ 加一，表示从上一次执行任务到现在已经过去了一天，如果此时 $day[task] \gt ans$ ，说明任务 $task$ 需要在第 $day[task]$ 天才能被执行，因此我们更新当前时间 $ans = \max(ans, day[task])$ 。然后更新 $day[task]$ 的值为 $ans + space + 1$ ，表示任务 $task$ 下一次可以被执行的时间为 $ans + space + 1$ 。

遍历结束后，将 $ans$ 返回即可。

时间复杂度 $O(n)$ ，空间复杂度 $O(n)$ 。其中 $n$ 为数组 $tasks$ 的长度。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

class Solution:
    def taskSchedulerII(self, tasks: List[int], space: int) -> int:
        day = defaultdict(int)
        ans = 0
        for task in tasks:
            ans += 1
            ans = max(ans, day[task])
            day[task] = ans + space + 1
        return ans

speed

复杂度分析

指标	值
时间	Depends on the final approach
空间	Depends on the final approach

psychology

面试官常问的追问

外企场景

question_mark
Look for the candidate's ability to optimize task scheduling by minimizing break days.
question_mark
Evaluate their understanding of hash map operations and how it ties into scheduling tasks efficiently.
question_mark
Assess their ability to handle edge cases, such as tasks with large gaps or very small space constraints.

warning

常见陷阱

外企场景

error
Failing to correctly handle the spacing constraint by not taking breaks at the optimal times.
error
Overcomplicating the solution with unnecessary nested loops or excessive time complexity.
error
Misunderstanding the nature of breaks and underestimating the importance of placing them strategically.

swap_horiz

进阶变体

外企场景

arrow_right_alt
What if the space constraint varies between different tasks? This could require a more complex strategy to handle multiple constraints.
arrow_right_alt
Consider what happens if tasks are already spaced appropriately. This could result in fewer breaks or days.
arrow_right_alt
What if there are only one or two types of tasks? This could simplify the problem, as fewer space checks are needed.

help

常见问题

外企场景

继续练习

#2357 使数组中所有元素都等于零 #2352 相等行列对 #2402 会议室 III