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.
입출력 예
| jobs | return |
|---|---|
| [[0, 3], [1, 9], [2, 6]] | 9 |
나의 풀이
🙆♂️ 정답 풀이
import heapq as hq
def solution(jobs):
answer, now, seq = 0, 0, 0
start = -1
heap = []
while len(jobs) > seq:
for i in jobs:
if start < i[0] <= now:
hq.heappush(heap, [i[1], i[0]]) # 현 시점에서 처리 가능한 작업을 힙에 저장
if len(heap) > 0: # 현재 처리중이 작업이 있는 경우
cur_job = hq.heappop(heap)
start = now
now += cur_job[0]
answer += now - cur_job[1] # 종료 시간까지의 시간 계산 값
seq += 1
else:
now += 1
return answer//len(jobs)-
이전 작업 완료 시점(start)이후, 현재 시점(now)보다 이전이면 현재 처리 가능한 작업이 되므로 이 작업을 heap에 저장한다. 이때 인덱스 1, 2번 요소의 위치를 바꿔서 저장한다. (작업 소요 시간을 기준으로 최소힙을 사용할 것이기 때문이다)
-
heap의 길이가 0보다 크다는 것은 현재 처리하고 있는 작업이 있는 경우이다. 다음 작업 기준으로 이전 작업의 완료 시점(start)은 현재 시점(now)이므로 start에 now를 할당하고 now와 answer는 문제의 조건에 맞게 연산해 준다.
-
heap의 길이가 0 일때는 처리할 작업이 없는 경우이다. 따라서 시점을 다음 시점으로 넘기기 위해 1을 더한다.
다른 사람의 풀이
import heapq
from collections import deque
def solution(jobs):
tasks = deque(sorted([(x[1], x[0]) for x in jobs], key=lambda x: (x[1], x[0])))
q = []
heapq.heappush(q, tasks.popleft())
current_time, total_response_time = 0, 0
while len(q) > 0:
dur, arr = heapq.heappop(q)
current_time = max(current_time + dur, arr + dur)
total_response_time += current_time - arr
while len(tasks) > 0 and tasks[0][1] <= current_time:
heapq.heappush(q, tasks.popleft())
if len(tasks) > 0 and len(q) == 0:
heapq.heappush(q, tasks.popleft())
return total_response_time // len(jobs)- deque를 사용한 풀이이다.
