🔗 문제 링크
https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627
❔ 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.
예를 들어
- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청
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)
⚠️ 제한사항
-
arr은 길이 1 이상, 100 이하인 배열입니다.
-
arr의 원소는 -10,000 이상 10,000 이하인 정수입니다.
💡 풀이 (언어 : Python)
작업 소요 시간이 적은 순으로 정렬해야 한다는 아이디어는 생각했지만 요청 시간을 어떻게 처리해 정렬할지 어려워서 풀이에 실패했다. 타인의 답을 보고 힙을 사용하는 풀이를 공부했다. 그 분은 답에 맞게 잘 푸셨지만 매 반복마다 jobs 리스트의 모든 원소를 체크해 불필요한 시간 복잡도 낭비가 많아 보였다.
처음에 요청 시간 순으로 정렬해서 조건과 안맞는 원소를 발견시 그 뒤의 원소는 더 확인 안하고, 또 그 인덱스를 저장해 다음 반복에서 그 앞의 원소는 확인을 안하는 아이디어로 다시 작성해 보았다.
import heapq
def solution(jobs):
answer = 0
start, now, i = -1, 0, 0 # 시작 시간, 현재 시간, 처리한 수
heap = [] # 현시점에서 처리 가능한 작업들 넣어줄 힙 작업대기 리스트
jobs.sort() # 요청 시간 빠른순으로 정렬
idx = 0 # 힙에 어디 작업까지 포함 됐는지 저장
# 전체 케이스를 다 처리할 떄까지 반복
while i < len(jobs):
# 작업 리스트에서 현재 처리 가능한 작업을 작업 소요 시간 순으로 정렬한 힙에 넣어줌
# 어디 인덱스까지 처리했는지 저장해주어 매번 첫 인덱스 부터 확인작업 안하게 함
for j in range(idx, len(jobs)):
if start < jobs[j][0] <= now:
heapq.heappush(heap, [jobs[j][1], jobs[j][0]])
idx = j
# 요청 시점 순으로 정렬 했으므로 한 번 조건 불만족하면 뒤는 자동 불만족이라 확인 중단
else:
idx = j
break
# 처리 가능한 작업 있을 때
if len(heap) > 0:
cur_work = heapq.heappop(heap)
start = now
now += cur_work[0]
# 작업 완료한 현재 시간에서 요청 시점을 뺀 시간이 완료 소요 시간
answer += (now - cur_work[1])
i += 1 # 처리한 작업 수 카운트
# 처리 가능한 작업 없을 때 현재 시간을 더 뒤로 보내 다음 가능 요청 있나 확인
else:
now += 1
return int(answer / len(jobs))