难度: Medium
给你一个下标从 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，你可以完成 2 个或者 3 个 相同难度级别 的任务。
返回完成所有任务需要的 最少 轮数，如果无法完成所有任务，返回 -1 。
示例 1：
输入：tasks = [2,2,3,3,2,4,4,4,4,4] 输出：4 解释：要想完成所有任务，一个可能的计划是： - 第一轮，完成难度级别为 2 的 3 个任务。 - 第二轮，完成难度级别为 3 的 2 个任务。 - 第三轮，完成难度级别为 4 的 3 个任务。 - 第四轮，完成难度级别为 4 的 2 个任务。 可以证明，无法在少于 4 轮的情况下完成所有任务，所以答案为 4 。
示例 2：
输入：tasks = [2,3,3] 输出：-1 解释：难度级别为 2 的任务只有 1 个，但每一轮执行中，只能选择完成 2 个或者 3 个相同难度级别的任务。因此，无法完成所有任务，答案为 -1 。
提示：
1 <= tasks.length <= 1051 <= tasks[i] <= 109运行时间: 81 ms
内存: 30.9 MB
class Solution:
def minimumRounds(self, tasks: List[int]) -> int:
cnt = Counter(tasks)
ans = 0
for c in cnt.values():
if c == 1:
return -1
else:
ans += (c+2)//3
return ans
该题解首先使用计数器统计每个任务难度出现的次数。然后遍历这些计数，针对每个计数，判断是否为1，因为一个任务无法在一个轮次内完成（要求每轮完成2或3个相同任务）。如果某个任务的数量为1，则直接返回-1，表示无法完成所有任务。否则，计算完成这种难度任务所需的最少轮数，利用数学技巧(c+2)//3得到向上取整的结果，即在每轮尽可能完成3个任务，然后计算总轮数。最后，返回所有任务所需的总轮数。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
class Solution:
def minimumRounds(self, tasks: List[int]) -> int:
cnt = Counter(tasks) # 计数每种难度的任务数量
ans = 0 # 初始化完成所有任务所需的最少轮数
for c in cnt.values(): # 遍历每种任务的数量
if c == 1:
return -1 # 如果某个任务的数量为1，返回-1，因为无法完成
else:
ans += (c+2)//3 # 计算完成这种任务所需的轮数，向上取整
return ans # 返回总轮数
在算法中，当任务数量正好为2时，直接计算为1轮。这是因为题目规定每轮可以完成2或3个相同的任务。因此，如果任务数量正好为2，可以在一轮中完成这两个任务，无需特别的处理方式。
这个公式`(c+2)//3`是一种向上取整的计算方法，用于计算至少需要多少轮可以完成`c`个任务。当`c % 3 == 0`时，正好每轮完成3个任务；`c % 3 == 1`时，会有一轮只能完成一个任务，这不符合题目要求，因此通过添加2个假想的任务，使其能被3整除，从而计算轮数；`c % 3 == 2`时，正好有一轮完成2个任务。这种计算方式确保了不管任务数如何，都能通过尽可能多地每轮完成3个任务来最小化轮数，而添加的2只是为了使整除3时计算方便，并不会影响实际轮数的计算。
在这个题解中，我们使用的`(c+2)//3`公式已经考虑了最优的组合方式。对于5个任务的例子，按照公式计算为`(5+2)//3 = 7//3 = 2`轮，这符合3个任务一轮和2个任务一轮的最优组合（3+2）。因此，该公式已经自然地考虑了不同的组合方式，以确保总轮数是最小的。
题解中每种难度的任务是独立处理的，没有考虑不同难度任务之间的依赖或相互影响。因为每轮只能完成相同难度的任务，所以不同难度的任务无法在一轮中组合。每种难度的任务都按其数量单独计算所需的最少轮数，然后将这些轮数相加得到完成所有任务的总轮数。这保证了计算的简洁性和正确性。