[Algorithm] Programmers : 디스크 컨트롤러 by Python

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코딩테스트 연습 - 디스크 컨트롤러

📌문제 설명

하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다. 디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.

예를들어

- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청

와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.

한 번에 하나의 요청만을 수행할 수 있기 때문에 각각의 작업을 요청받은 순서대로 처리하면 다음과 같이 처리 됩니다.

- A: 3ms 시점에 작업 완료 (요청에서 종료까지 : 3ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 12ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 11ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 12ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 16ms)

이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.

하지만 A → C → B 순서대로 처리하면

- A: 3ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 3ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 9ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 7ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 9ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 17ms)

이렇게 A → C → B의 순서로 처리하면 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 9ms(= (3 + 7 + 17) / 3)가 됩니다.

각 작업에 대해 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]을 담은 2차원 배열 jobs가 매개변수로 주어질 때, 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 가장 줄이는 방법으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다)

 

제한 사항

• jobs의 길이는 1 이상 500 이하입니다.
• jobs의 각 행은 하나의 작업에 대한 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간] 입니다.
• 각 작업에 대해 작업이 요청되는 시간은 0 이상 1,000 이하입니다.
• 각 작업에 대해 작업의 소요시간은 1 이상 1,000 이하입니다.
• 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.

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💡 문제 풀이

힙(heap) 자료구조를 이용하여 해결한 문제!

구해야하는 것은 '작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균'의 최소값이기 때문에

[작업의 요청 ~ 종료까지 걸린 시간](=총 작업소요시간)이 가장 짧은 작업을 우선순위로 처리하고자 했다.

 

하지만 jobs에 들어가 있는 배열의 값은 '[작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]'이므로

평균을 구하기 위한 '총 작업소요시간'이라는 값을 배열의 두 번째 위치에 추가하였다.

여기서 말하는 '총 작업소요시간'은 주어진 작업이 요청시간에 하지 못해서 대기해야하는 시간을 더한 값

즉, 작업의 소요시간 + 대기시간이다.

 

이렇게 3가지 값을 담은 배열[작업이 요청되는 시점, 총 작업소요시간, 작업의 소요시간]을 힙(heap)에 담으면

작업의 우선순위는 다음과 같다.

1. 작업요청시간이 가장 빠른 것 

2. 총 작업소요시간이 가장 짧은 것

※ 배열의 세 번째 값(작업의 소요시간)은 현재 위치(now)를 최신화 하기 위해 갖고 있어야 함!

 

문제 풀이순서는 다음과 같다.

1. 남은 작업 중 우선순위가 가장 높은 작업을 가져온다.

2. 1번 과정 후 작업을 마쳤을 때의 '현재 시간(now)'과 '모든 작업의 총 작업소요시간(answer)'값을 최신화한다.

3. 2번 과정 후 힙(heap)에 남은 작업들을 대상으로 '현재 시간(now)'과 '작업이 요청되는 시점'을 비교하여 해당 작업의 '총 작업시간'을 최신화한다. (= 대기시간을 더해준다.)

 

import heapq
def solution(jobs):
    answer, heap = 0, []
    # 반복문으로 [작업의 요청 ~ 종료까지 걸린 시간]값을 배열의 두 번째 위치에 세팅 
    for start, time in jobs: 
    	# 처음 소요되는시간은 작업시간과 동일하므로 time으로 세팅
        heapq.heappush(heap, [start, time, time]) 
    # 처음으로 작업할 대상으로 now값 세팅
    start, time, total = heapq.heappop(heap)
    now, answer = start + time, time
    # 모든 작업을 마칠 때 까지 반복
    while heap:
    	# 다음 작업 선정을 위한 세팅 - 현재 상황과 남은 작업들을 비교하여 '작업소요시간' 최신화
        for _ in range(len(heap)):
            start, time, total = heapq.heappop(heap)
            # '작업요청시간 < 현재 시간'이면(즉, 작업간에 공백이 있으면) 
            if start < now:
            	# 차이만큼 작업요청시간, 작업소요시간을 최신화
                diff = now - start
                start += diff
                total += diff
                heapq.heappush(heap, [start, time, total])
            # '작업요청시간 > 현재 시간'이면 대기할 필요가 없으므로 반복문(최신화 작업) 중단
            else:
                heapq.heappush(heap, [start, time, total])
                break
        # 다음 작업을 선택한 후 now, answer 값 최신화
        start, time, total = heapq.heappop(heap)
        diff = 0
        if start - now > 0:
            diff = start - now
        now += (diff + time)
        answer += total
    return answer // len(jobs)