解题思路

首先将数组从小到大进行排序。对于数组 a<b<c，如果a重复了，并且只有增加到c才保证不重复，那么从a直接增加到c的次数，与先从a增加到b，然后b重复了，再将b增加到c，所用的增加次数是一样的。即 c-a = b-a+c-b。所以，增加的过程不重要，只要最后得到的结果相同就行。
贪心算法在于每个子问题的局部最优解会指向全局最优解。显然在对数组排序之后，可以通过保证每轮遍历数组的最后一个元素，经过+1操作后比前面所有元素大即可，此时子问题的最优解会收敛于全局最优解。
具体操作为：在对排序后的数组A进行遍历时，如果 A[i] <= A[i-1]，那么我们只需把A[i]增加到A[i-1]+1即可。
复杂度分析：
时间复杂度：O(NlogN)，其中 N 是数组 A 的长度，即排序的时间复杂度。
空间复杂度：O(logN)，排序需要额外 O(logN) 的栈空间。

代码

class Solution:
    def minIncrementForUnique(self, A: List[int]) -> int:
        A.sort()
        count = 0
        for i in range(1, len(A)):
            if A[i]<=A[i-1]:
                count += A[i-1] - A[i] + 1 # 增加次数为A[i-1]与A[i]的差值加1
                A[i] = A[i-1] + 1 # 将A[i]增加到比A[i-1]大1
        return count