프로그래머스 코딩테스트 힙 02 - 디스크 컨트롤러

2021, 03월 12일 3 분 소요

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.

풀이

원하는 값을 얻기위해선

들어온 작업 요청들을 어떤 순서로 처리해야 평균 시간을 단축시킬 수 있을까?
우선순위를 결정짓는 첫번째는 요청시간, 두번째는 현재 디스크가 사용중일 경우 요청이 들어온 작업들 중 가장 소요시간이 적은 작업
요청부터 종료까지의 소요시간을 계산하기 위한 방법을 생각해야 한다.

작업들의 우선순위를 결정 짓는 최상위 요인은 요청시간 이다. 따라서 먼저 Arrays.sort를 통해 입력 데이터를 요청 시간에 따라 오름차순 정렬하였다.

Arrays.sort의 장점은 Comparator를 구현하여 자신이 원하는 기준으로 정렬이 가능하다는 것이다. 이는 람다식을 이용하여 간결하게 표현이 가능하다.

// 4가지 표현 모두 동일하게 정렬을 수행한다.
// (1)
Arrays.sort(jobs, new Comparator<int[]>() {
    @Override
    public int compare(int[] o1, int[] o2) {
        return o1[0] - o2[0];
    }
})
// (2)
Arrays.sort(jobs, new Comparator(o1, o2) {
    return o1[0] - o2[0];
});
// (3)
Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> { return o1[0] - o2[0]; });
// (4)
Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);

두번째로 우선순위를 결정 짓는 요인은 현재 디스크가 처리중일 때 요청이 들어오는 작업들 중에서 가장 소요 시간이 작은 것 이다. 그 이유는 위 사진과 같이 소요시간이 적은 작업을 먼저 수행하는 것이 총 작업 시간에 유리하기 때문이다.

따라서 디스크가 처리중일 때 요청된 작업들을 소요 시간에 따라 정렬하도록 Heap을 만들었다.

PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<int[]>((o1, o2) -> {
    return o1[1] - o1[2];
})

모든 작업들의 정렬이 끝났으니 이제 순서대로 데이터를 처리하며, 처리시간(요청시간 ~ 종료시간)을 측정해주면 된다.

if (heap.isEmpty()) { // heap이 비어있는 경우(현재 시간에 처리할 데이터가 없는 경우)
    time = jobs[idx][0]; // 현재시간 = 마지막으로 처리한 작업의 소요시간
} else { // heap 대기열에 작업이 있는경우
    int job[] = heap.poll();
    // 총 처리시간 += 현재시간 - 처리할 작업의 요청시간 + 소요시간
    answer += time - job[0] + job[1]; 
    time += job[1];
}

코드(Java)

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Arrays;

class Solution {
    public int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        int time = 0;
        int idx = 0;
        PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<int[]>((o1, o2) -> {
            return o1[1] - o2[1];
        });
        Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> {
            return o1[0] - o2[0];
        });
        while (jobs.length > idx || !heap.isEmpty()) {
            while (jobs.length > idx && time >= jobs[idx][0]) {
                heap.add(jobs[idx++]);
            }
            if (heap.isEmpty()) {
                time = jobs[idx][0];
            } else {
                int job[] = heap.poll();
                answer += time - job[0] + job[1];
                time += job[1];
            }
        }
        return answer / jobs.length;
    }
}

최준규