输入格式: 第1行，1个整数n，表示像素的种类数， 1≤n≤100000. 第2行，n个整数Fi，用空格分隔，表示第i种像素出现的次数，1≤Fi≤109，1≤i≤n. 输出格式: 1行，1个整数，表示最小编码长度。请用python代码写出来

这是一个关于数据压缩的问题，尤其是针对像素种类计数的情况。你可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）或者字典序编码（例如，优先队列+贪心策略）来找到最短编码长度。Python代码示例：

from heapq import *
import sys

def huffman_encoding(freqs):
    # 创建频率-字符的键值对列表，并排序
    heap = [[freq, [char, ""]] for char, freq in freqs.items()]
    heapq.heapify(heap)

    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        combined_freq = left[0] + right[0]
        new_node = [combined_freq, []]
        new_node[1].append(left[1][1])
        new_node[1].append(right[1][1])
        heapq.heappush(heap, new_node)

    # 返回根节点的编码，即最短编码树的结果
    return heap[0][1]

def main():
    n = int(input())
    freqs = {}
    for _ in range(n):
        freq = int(sys.stdin.readline().strip())
        if freq == 0:
            break
        char = input().strip()
        freqs[char] = freq

    min_code_len = sum(huffman_encoding(freqs).count('1') for _ in range(len(freqs)))
    print(min_code_len)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个代码中，首先读取像素种类及其频率，然后用霍夫曼编码算法构建哈夫曼树，最后计算所有字符的最短编码长度。注意，输入格式中提到的“1”代表二进制位。