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
하지만 A → C → B 순서대로 처리하면
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
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.
학교에서 수업들었을때 일의 처리 시간별로 정렬하면 풀 수 있다고 얼핏 들었던 기억이 있다.
현재 시간을 늘려가면서 현재 시간에서 처리할 수 있는 일중에서 처리시간이 가장 적게 드는 일부터 처리하는 방법이다.
시간별로 정렬하는 것을 미리 정렬하지 않고, 현재 시간에서 처리 가능한 일들을 힙
을 이용하여 처리한다.
현재시간에서 해당 일을 처리하기 위한 시간만큼만 더 해주면 그 다음 현재시간이 설정이 된다.
생각을 좀 만 달리하면 풀 수 있는 문제이다.
import heapq
def solution(jobs):
j_l = len(jobs)
after = 0
start = -1
answer = 0
k = 0
heap = []
while k < j_l:
for i in jobs:
if start < i[0] <= after: ## 처리할 수 있는 일이 있다는 의미
heapq.heappush(heap, [i[1], i[0]])
if len(heap) > 0:
src = heapq.heappop(heap)
start = after
after += src[0]
print(after)
answer = answer + after - src[1]
k += 1
else:
after += 1
return answer // j_l