在小慕的研发实验室里，有三台核心处理设备：一台极速运算核心（加速卡）和两台标准处理单元（普通处理器）。它们需要共同完成一批数据任务的处理工作。 * 极速运算核心的处理速度为 `2` 单位/秒（每秒可以处理 2 单位的数据量）。 * 每台标准处理单元的处理速度为 `1` 单位/秒（每秒可以处理 1 单位的数据量）。 现在有一组数据任务 `tasks`，其中 `tasks[i]` 表示第 `i` 个任务的数据量（单位：数据单位）。 小慕需要为这些任务制定最优分配方案，遵循以下目标： 1. 首先，使所有任务完成的最短。 2. 如果存在多种最优方案，则选择其中极速运算核心承担的任务数最少的方案。 每个任务只能由其中一台设备负责，且处理过程中不可中断或转移。 最终输出结果为： * `minTime`：所有任务完成所需的最短总时长 * `coreTaskCount`：极速运算核心处理的任务数量 以 `[minTime, coreTaskCount]` 的形式返回答案。
提示：带虚线的词点一下有通俗解释。
输入描述
* 输入的第一行包含一个整数 `n`，表示任务数量。 * 输入的第二行包含 `n` 个整数，分别表示每个任务的能量大小。 * `0 < n <= 10` * `0 < tasks[i] < 2^31 - 1` 且保证所有 `tasks[i]` 为偶数 * 保证结果满足 `minTime < 2^31`
输出描述
* 输出两个整数，分别为 `minTime` 与 `dragonTaskCount`。
示例
示例 1
输入
8 6 10 14 8 12 20 16 18
输出
26 3
说明：* idx0: 6 → `2` (炼金师B) → 6 * idx1: 10 → `1` (炼金师A) → 10 * idx2: 14 → `0` (巨龙) → 14/2 = 7 * idx3: 8 → `2` (炼金师B) → 8 * idx4: 12 → `2` (炼金师B) → 12 * idx5: 20 → `0` (巨龙) → 20/2 = 10 * idx6: 16 → `1` (炼金师A) → 16 * idx7: 18 → `0` (巨龙) → 18/2 = 9 * 巨龙(0)：`7 + 10 + 9 = 26`（承担任务数 `3` 个） * 炼金师A(1)：`10 + 16 = 26` * 炼金师B(2)：`6 + 8 + 12 = 26` 因此 `minTime = max(26, 26, 26) = 26`，`accelTaskCount = 3`。
时间限制 1000 ms · 内存限制 128 MB