[알고리즘 문제풀이] 프로그래머스 디스크 컨트롤러

코딩테스트 다가오는데 정신 못차리는 나..! 정신차립시다

오늘 푼 문제는 프로그래머스 고득점 kit 힙 분류에 있는 Level3인 디스크 컨트롤러라는 문제입니다 !
https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627

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.

입출력 예

jobs	return
[[0, 3], [1, 9], [2, 6]]	9

풀이 방법

우선 힙 분류에 있는 문제인만큼 우선순위 큐를 활용하는 문제일 것이라고 예상하고 문제 풀이에 들어갔다. 어떤 job을 할당할지 결정해야할 시점에서 각 job들의 대기시간은 이미 정해진 것이기 때문에 앞으로의 대기 시간을 줄이기 위해서는 실행 시간이 가장 짧은 job부터 실행해야 한다. 그렇기 때문에 실행 시간이 짧은 것을 우선 순위로하는 큐를 만들어서 활용하였다.

Task라는 클래스를 만들어 요청 시간과 실행 시간을 속성으로 만들어 주었으며, Comparable interface를 확장하여 compareTo를 override해줌으로 요청 시간이 짧은 순서로 정렬될 수 있게끔 구현하였다. 또한 input으로 받은 job들은 요청 시간 순으로 정렬을 하되, 요청 시간이 동일하다면 역시나 실행 시간이 짧은 순으로 정렬해주었다.

전체적인 로직은 현재 시간을 변수로 관리하면서 실행할 job의 정보를 바탕으로 현재 시간과 answer을 업데이트해준다. 현재 시간에 실행 가능한 job들은 우선 순위 큐로 관리하여 실행할 수 있는 job 중에서 가장 우선 순위가 높은, 실행 시간이 짧은 job을 실행하게끔 구현하였다. 만약 실행 시점에 대기중인 작업이 없다면(pq가 비었다면) 이후에 들어온 작업 중에 가장 요청 시간이 빠른 job을 실행하도록 구현하였다.

문제 풀이 및 구현의 아이디어를 설명하였고, 포스팅을 하면서 설명과 이해를 위한 주석도 추가하였다. 이를 바탕으로 아래 코드를 본다면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

코드

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Solution {
    public static class Task implements Comparable<Task>{
        private int requested;
        private int required;

        Task(int requested, int required){
            this.requested = requested;
            this.required = required;
        }

        @Override
        public int compareTo(Task task) {
            return this.required - task.required;
        }
    }

    public static int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        int currentTime = 0;
        int index = 1;
        int i;
        Arrays.sort(jobs, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                if(o1[0] == o2[0]) return o1[1] - o2[1];
                return o1[0] - o2[0];
            }
        });
        PriorityQueue<Task> pq = new PriorityQueue<>();
        pq.add(new Task(jobs[0][0], jobs[0][1]));
        while (!pq.isEmpty()){
        	// job 실행 사이에 텀이 있는 경우 
            if(currentTime < pq.peek().requested) currentTime = pq.peek().requested;
            currentTime += pq.peek().required;
            answer += currentTime - pq.poll().requested;
            // jobs를 탐색하며 currentTime 전에 요청된 작업 pq에 삽입
            // jobs에서 이미 방문한 원소는 건너뛰기 위해서 index 사용
            for(i=index; i<jobs.length; i++){
                if(jobs[i][0] <= currentTime){
                    pq.add(new Task(jobs[i][0], jobs[i][1]));
                }
                else {
                // pq에 들어있는 currentTime 전에 요청된 작업이 없는 경우
                // 이후에 요청된 작업 중 가장 요청시간이 빠른 작업 pq에 할당
                    if(pq.isEmpty()){
                        pq.add(new Task(jobs[i][0], jobs[i][1]));
                        i++;
                    }
                    break;
                }
            }
            index = i;
        }
        return answer/ jobs.length;
    }
}