给定⼀组不同的任务完成时间 job。有 K 位不同的工人被要求去完成这些任务，工人完成 任务的单位时间为 T。设计算法找出完成任务的最⼩时间。完成这些任务有以下限定：当 k = 4, T = 5, job = [10,7,8,12,6,8]，其中 4 位工人的⼯作分配⽅案为 [10],[7, 8], [12], [6, 8]，最⼩完成时间为 75

这是一个经典的任务调度问题，可以使用贪心算法来解决。

具体的贪心策略是，首先将所有任务按照完成时间从大到小排序，然后依次将任务分配给空闲时间最长的工人。这样可以保证每个工人的空闲时间最小化，从而完成任务的时间最小化。

下面是 Python 代码实现：

def min_time_to_complete_jobs(k, t, jobs):
    jobs.sort(reverse=True)
    workers = [0] * k
    for job in jobs:
        i = workers.index(min(workers))
        workers[i] += job * t
    return max(workers)

其中，`k` 表示工人数量，`t` 表示完成一个任务的时间，`jobs` 是一个列表，表示每个任务需要的时间。

对于给定的例子，调用函数 `min_time_to_complete_jobs(4, 5, [10, 7, 8, 12, 6, 8])`，可以得到输出结果 `75`。