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)
작업이 요청되는 시점이 빠를수록 그리고 작업이 수행 되고 있을 때 다른 대기 중인 작업들의 요청 시간이 겹치면
대기 작업의 소요시간이 짧을수록 먼저 수행되게 코드를 짜면 될 것이라 생각했다.
먼저 주어진 jobs안의 작업 요청이 무작위로 섞여 있을 수 있기 때문에 가장 먼저 jobs 배열을 요청 시간으로 오름차순 정렬을 한다.
그 다음 요청에 작업의 소요시간이 적은 게 제일 먼저 오도록 우선순위 큐를 만들어준다. (큐에 요청이 들어올 때 작업시간이 제일 적은 것이 우선순위가 높아지면서 오름차순 정렬)
하나의 작업이 완료가 되는 시점까지 들어온 요청을 큐에 넣고 큐가 비고 작업할게 남아있지 않으면
모든 작업의 개별 작업 시간 (작업 완료 시간 - 작업 요청 시간)을 더해서 평균을 구해준다.
import java.util.*;
class Solution {
public int solution(int[][] jobs) {
int answer = 0;
//요청 시간 정렬
Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);
//우선순위 큐로 작업 시간 정렬
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
int i = 0;
int time = jobs[0][0];
while(i < jobs.length || !pq.isEmpty()){ // 큐가 비어있고 작업할게 없으면 종료
//큐에 삽입 (하나의 작업이 완료되는 시점까지 들어온 모든 요청을 큐에 넣음)
while(i< jobs.length && !(jobs[i][0] > time)){
pq.offer(jobs[i++]);
}
//큐가 비어져있으면(중간에 비는 경우) 시간 초기화(i번째 작업이 요청되는 시점으로)
if(pq.isEmpty()) {
time = jobs[i][0];
pq.offer(jobs[i++]);
}
//작업
int[] work = pq.poll();
time += work[1];
//작업 완료 시간 - 작업 요청 시간
answer += time-work[0];
}
//평균
return answer/jobs.length;
}
}