外包同事转正请客，大家点了4000多的菜，结账时外包同事说只付了2000，余下的大家AA，尴尬了！

近日，一则关于外包员工转正请客却临时要求同事AA的帖子引发热议。该员工点餐花费4000多元，仅支付一半费用，剩余部分要求大家均摊，导致现场气氛尴尬，事后同事们纷纷表示“早知道就不参加了”。

作为程序员，第一反应是：这就像线上服务出了一半故障，却要团队共同担责。请客本是一种诚意表达，不应变成“分布式分摊”。网友批评其小气，实则更可能是对规则理解不清——既然承诺“请客”，就应承担全部费用，中途变更规则无异于系统出现bug。

此事也反映出职场中“边界清晰”的重要性。请客是一种社交契约，如同代码接口，定义明确才能维持信任。若选择AA制，必须提前说明，避免误解。

做人如写代码，规则需明确，承诺须兑现。一次失信，可能让长期积累的信誉归零。

题目要求：给定一个整数数组，每次操作可将任一元素加1，目标是使所有元素互不相同，求最小操作次数。

核心思路是贪心算法。首先对数组排序，然后从左到右遍历，确保每个元素至少比前一个元素大1。若当前值小于或等于前一个“已安置”值，则将其提升至“前值+1”，并累加操作步数。

import java.util.*;

public class MinIncrementUnique {
    public int minIncrementForUnique(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        long moves = 0;
        int need = Integer.MIN_VALUE;

        for (int x : nums) {
            if (need == Integer.MIN_VALUE) {
                need = x;
            } else if (x <= need) {
                moves += (need + 1 - x);
                need = need + 1;
            } else {
                need = x;
            }
        }
        return (int)moves;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MinIncrementUnique s = new MinIncrementUnique();
        System.out.println(s.minIncrementForUnique(new int[]{3,2,1,2,1,7})); // 6
        System.out.println(s.minIncrementForUnique(new int[]{1,1,1}));       // 3
        System.out.println(s.minIncrementForUnique(new int[]{0}));           // 0
    }
}

该方法时间复杂度为O(n log n)，主要消耗在排序；空间复杂度为O(1)或O(log n)，取决于排序实现方式。使用long类型累计防止整型溢出。

优化思路：计数法（适用于数值范围小的情况）

当数组元素取值范围较小时，可采用计数+填充策略：统计各数值出现频次，从小到大分配可用位置，将多余重复值依次后移。此方法时间复杂度可达O(n + range)，但在通用场景下，排序贪心法更简洁稳定。