[프로그래머스 고득점 kit] 힙 Level3 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

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.

 

접근 방법

위 문제는 CPU 스케줄링 알고리즘 중 하나로 SJF(Shortest Job First) 알고리즘이다.

 

1. 작업 요청 시각과 작업 시간을 속성으로 가지는 Job 클래스를 작성한다.

2. 작업 시간이 짧은 작업을 우선 수행 해야 하므로 PriorityQueue를 사용하고 이를 작업 큐라 한다.

3. 입력 받은 jobs 배열을 사용하여 Job 인스턴스를 생성해 보관하기 위해 ArrayList를 사용하고 대기 큐라 한다.

 

4. 대기 큐에서 현재 시각과 작업의 요청 시각을 비교하여 작거나 같을 경우 준비 큐에 삽입한다.

5. 준비 큐가 비어있지 않을 경우 준비 큐에서 작업을 하나 꺼내어 작업을 수행한다.

6. 준비 큐가 비어있을 경우 현재 시각을 대기 큐의 가장 빠른 요청 시각을 가진 작업의 요청 시각으로 한다.

 

코드

 

import java.util.*;
class Solution {
    public static class Job{
        int request;
        int working;
        Job(int request, int working){
            this.request = request;
            this.working = working;
        }
    }
    public int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        ArrayList<Job> wait = new ArrayList<>();
        PriorityQueue<Job> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.working - o2.working);
        
        for(int[] job : jobs){
            wait.add(new Job(job[0], job[1]));
        }
        
        Collections.sort(wait, new Comparator<Job>(){
           public int compare(Job a, Job b){
               return a.request - b.request;
           } 
        });
        
        int time = wait.get(0).request;
        int cnt = 0;
        
        while(cnt < jobs.length){
            while(!wait.isEmpty() && wait.get(0).request <= time){
                pq.offer(wait.remove(0));
            }
            
            if(!pq.isEmpty()){
                Job j = pq.poll();
                time += j.working;
                answer += (time - j.request);
                cnt++;
            }else{
                time = wait.get(0).request;
            }
        }
        return answer/cnt;
    }
}

 

느낀점

빠르게 80%까지 풀었지만 20%를 결국 채우지 못한 문제이다.

 

대기 큐가 비어 있을 경우 시간 처리를 못했었다.