给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。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。在任何一个单位时间，CPU 可以完成一个任务，或者处于待命状态。
然而，两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 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
解释：A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
在本示例中，两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间，而执行一个任务只需要一个单位时间，所以中间出现了（待命）状态。 示例 2：
输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 0
输出：6
解释：在这种情况下，任何大小为 6 的排列都可以满足要求，因为 n = 0
["A","A","A","B","B","B"]
["A","B","A","B","A","B"]
["B","B","B","A","A","A"]
...
诸如此类示例 3：
输入：tasks = ["A","A","A","A","A","A","B","C","D","E","F","G"], n = 2
输出：16
解释：一种可能的解决方案是：
A -> B -> C -> A -> D -> E -> A -> F -> G -> A -> (待命) -> (待命) -> A -> (待命) -> (待命) -> A提示：
1 <= task.length <= 104tasks[i]是大写英文字母n的取值范围为[0, 100]
解题思路：桶思想
这道题是借鉴上面链接的题解，这里只是根据个人的想法对该题解进行阐述！
首先我们先创建一个桶模型，注意这里这种模型只是帮助我们理解，和我们解题时候所用的结构其实有偏差，但是思路都是一样的！
可以看到任务 A 需要每隔 2 格才能执行下一次的任务 A，而最后一行的 ❌ 号表示不需要执行了，因为已经执行完了！注意上面的执行顺序是从左往右，从上往下去执行的！总的执行时间就是 (5 - 1)*(2 + 1) + 1 = 13
前面这个式子写的通用一点就是如下这样子：总执行时间 = (桶个数 - 1) * (n + 1) + 最后一桶的任务数
下面我们加入其它任务进去：
可能有人会问：啊，为什么任务 C 只有三个，但是第四行的第三个元素为什么还要执行呢❓❓❓
拜托！搞清楚我们设的情况，这三列都是必须执行的，因为前四行的后两列，其实都是任务 A 的一个冷却时间，而我们要去求最短的执行时间，就必须要考虑最长的任务的个数，我们尽量要避免最长的任务让其频繁的执行，也就是让最大个数的任务在执行之后的冷却时间之内，去执行尽可能多的其它任务个数少的任务，这样子可以 最大程度的提高时间利用率！
可以发现如果任务的个数在执行时间之内的话，上面的那个通用公式还是成立的，计算总的执行时间为 (5 - 1)*3 + 2 = 16，只是在最后一行多了一个任务 B 要执行罢了！
此时我们再加入一些任务，让任务 A 在执行时间内无法都完成执行它们：
可以发现我们必须要执行红色框中的任务，可以看出 总的执行时间 = 执行任务的个数
有人可能会问，啊，那你把任务 F 放到任务 B 后去执行啊，不要放到任务 C 后面去执行不就好❓❓❓
哎呀，其实这就是和小学的填补法是一样的，如下所示：
而我们实际在编程中需要做什么呢，如下所示：
- 首先肯定是要用一个哈希表统计一下每个任务出现的个数
- 然后对该数组进行排序，根据任务个数的多少从大到小排序，将任务个数多的排在前面
- 找到最后一个最长任务个数的位置 -- 相当于找到最后一行的任务个数
- 因为要根据最后一行的个数来计算执行时间，而最后一个最长任务个数的位置相当于最后一行的执行任务个数
- 返回两种情况的最大值
- 一种是冷却时间内不够完成其余执行任务的情况，其 总的执行时间 = 执行任务的个数
- 一种是冷却时间内可以完成总的执行任务，其 总执行时间 = (桶个数 - 1) * (n + 1) + 最后一桶的任务数
class Solution {
public:
int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) {
// 1、统计任务出现的个数
vector<int> hash(26, 0);
for(int i = 0; i < tasks.size(); ++i)
hash[tasks[i] - 'A']++;
// 2、根据任务个数从大到小排序，并且拿到最大任务个数
sort(hash.begin(), hash.end(), [](int a, int b) { return a > b; });
int maxcount = hash[0];
// 3、找到最后一个最长任务个数的位置
int index = 1;
while(index < 26 && hash[index] == maxcount)
{
index++;
}
// 4、返回两种情况的最大值
int max1 = tasks.size();
int max2 = (maxcount - 1) * (n + 1) + index;
return max(max1, max2);
}
};