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

이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.
하지만 A → C → B 순서대로 처리하면

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)
| jobs | return |
|---|---|
| [[0, 3], [1, 9], [2, 6]] | 9 |
문제에 주어진 예와 같습니다.
풀이
heap을 사용해서 소요시간이 짧은 순으로 처리해야한다
다만 단순히 소요시간이 제일 짧은 순으로 처리하면 안되고, 하드디스크가 최대한 쉬지 않고 작업을 수행해야하므로 heap에 넣는 작업들을 잘 선정해야했던 문제다
작업의 개수만큼 while문을 돌면서 두 개의 포인터를 쓴다
start는 작업의 시작 시간을 의미하고 now는 현재 위치이다
작업 요청들을 훑으면서 시작 시간과 현재 위치 사이에 요청이 들어온 작업이 있는지 확인해 heap에 넣어준다
만약 요청이 들어온 작업이 없다면 현재 위치를 하나 올려준다
요청이 들어온 작업들이 있다면 heap에 모두 넣어주고 가장 적은 소요시간을 가진 작업을 먼저 수행한다
이후 start와 now, 소요 시간을 갱신해준다
코드
import heapq
def solution(jobs):
heap = []
start, now, cnt = -1, 0, 0
result = 0
while cnt < len(jobs):
for elem in jobs:
if start < elem[0] <= now:
heapq.heappush(heap, (elem[1], elem[0]))
if heap:
take_time, start_time = heapq.heappop(heap)
start = now
now += take_time
result += now - start_time
cnt += 1
else:
now += 1
return result//len(jobs)