[프로그래머스][Python] 디스크 컨트롤러, level3
문제
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 |
입출력 예 설명
문제에 주어진 예와 같습니다.
0ms 시점에 3ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.
1ms 시점에 9ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.
2ms 시점에 6ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.
접근
스케줄링 유형의 문제가 참 다가가기 어려운 것 같다..
결론부터 이야기 하면,
현재까지 들어온 요청 중 가장 짧은 작업을 수행
하면 된다.
왜 그럴까?
아래와 같이 현재 시점 이전에 요청이 들어온 작업이 있다고 하자,
먼저 작업량이 큰 작업부터 마치게 되면,
현재 이후의 소요시간 = 5 + (5+4) + (5+4+3) = 26
으로 계산된다.
반대로 작업량이 작은 작업부터 마치게 되면,
현재 이후의 소요시간 = 3 + (3+4) + (3+4+5) = 22
로 계산되며,
이는 각 작업을 수행할 때 해당 작업의 수행 시간만큼 다른 작업의 대기시간(작업 요청에서 작업 시작까지의 시간)이 증가하기 때문이다.
문제에서 요구하는 작업요청~작업종료 시간은
작업요청~작업시작 시간 + 작업시작~작업종료 시간으로 구분할 수 있으며,
작업시작~작업종료 시간은 고정된 값이기 때문에
작업요청~작업종료 시간의 총합을 최소화하기 위해서는
작업요청~작업시작 시간을 최소화 해야한다.
또한 현재 이전까지의 대기 시간은 이미 정해진 값으로 현재 시점에 고려할 필요 없는 값이다.
코드
작업 요청 시간이 같은 경우
작업 시간이 짧은 작업을 먼저 수행해야 하기 때문에
이 기준으로 jobs 배열을 정렬하였다.
또한, heapq를 이용하여
현재 시간 이전에 요청된 작업들을
작업시간이 적은 작업이 우선순위를 갖도록 하였다.
from collections import deque
from heapq import heappop, heappush
def solution(jobs):
answer = 0
jobs = deque(sorted(jobs, key=lambda x:(x[0], x[1])))
jobs_len = len(jobs)
tmp = jobs.popleft()
time = tmp[0] + tmp[1]
answer = tmp[1]
pq = []
while jobs or pq:
if jobs:
if time >= jobs[0][0]:
while time >= jobs[0][0]:
tmp = jobs.popleft()
heappush(pq, (tmp[1], tmp[0]))
if len(jobs) == 0: break
else:
if len(pq) == 0:
tmp = jobs.popleft()
heappush(pq, (tmp[1], tmp[0]))
if time <= tmp[0]:
time = tmp[0]
task = heappop(pq)
# 누적
answer += (time - task[1]) + task[0]
# 작업 종료
time += task[0]
return answer//jobs_len