題目描述：給定一個字符陣列 tasks（每個字符代表一種 CPU 任務）和非負整數 n，CPU 執行相同任務之間必須至少間隔 n 個時間單位（可插入其他任務或閒置）。請求最短完成所有任務所需的時間單位數。
解題思路：這是一道貪心問題，關鍵洞察在於：出現頻率最高的任務決定了整體下限。
設出現最多次的任務頻率為 maxFreq，有 countOfMaxFreq 種任務都達到此頻率。
貪心公式推導：
想像將最高頻任務的執行分成 maxFreq - 1 個「框架區塊」，每個區塊寬度為 n + 1（1 個高頻任務 + n 個間隔槽），加上最後一輪所有達到 maxFreq 的任務：
最少時間 = (maxFreq - 1) * (n + 1) + countOfMaxFreq
然而，若任務種類夠多，完全填滿所有間隔槽後仍有剩餘任務，此時無需任何 idle，最少時間就是 tasks.size()。
因此答案為：max((maxFreq - 1) * (n + 1) + countOfMaxFreq, tasks.size())
本解使用最大堆模擬：雖然公式法更快，模擬法更具教育意義且可應對變形題。使用最大堆（按頻率排序），每輪取出最多 n+1 個不同任務執行，每輪耗時為實際執行任務數（填滿 n+1）或最後一輪的實際數量。
時間複雜度：O(n_tasks * log 26) = O(n_tasks) — 任務種類最多 26 種（大寫字母），堆的大小最大為 26，每次堆操作為 O(log 26) = O(1) 常數。外層迴圈執行次數等於總輪數，每輪最多處理 26 個任務，總計 O(n_tasks)。
空間複雜度：O(26) = O(1) — 頻率表和最大堆的大小上限均為 26（字母種類數），視為常數空間。
1. Count the frequency of each task type. 2. Push all frequencies into a max-heap. 3. While the heap is not empty: a. Set cycle = n + 1 (available slots in this round). b. Pop up to (n+1) tasks from the heap (most frequent first), decrement each count, save non-zero counts. c. Push non-zero counts back into the heap. d. Add to total time: if heap is now empty, add only the actual tasks done this cycle; otherwise add (n+1) to account for idle slots. 4. Return total time.
數學公式法 O(n)：直接計算答案而不模擬，一行即可：return max((int)tasks.size(), (maxFreq - 1) * (n + 1) + countOfMaxFreq)。先統計頻率找出 maxFreq 和達到 maxFreq 的任務種數 countOfMaxFreq，時間 O(n)，空間 O(1)（只需頻率陣列大小 26）。這是面試中最推薦的解法，前提是能正確推導公式。
排序貪心 O(n log n)：每輪將頻率陣列排序，取前 n+1 個頻率最高的任務執行並遞減，重複至全部完成。邏輯清晰但排序開銷大於堆。由於任務種類最多 26 種，排序實際上是 O(26 log 26) = O(1) 常數，整體仍為 O(n)。