[프로그래머스 Level.3] 디스크 컨트롤러 (힙(Heap)) (Java)

문제 링크

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627

프로그래머스

 

 

 

 

코딩테스트 연습 > 힙(Heap) > 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.

 

 

 

 

 

 

나의 코드

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        
        Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);
        // Arrays.sort(jobs, new Comparator<int[]>() {
        //     @Override
        //     public int compare(int[] o1, int[] o2) {
        //         return o1[0] - o2[0];
        //     }
        // });
        
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
        // PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
        //     @Override
        //     public int compare(int[] o1, int[] o2) {
        //         return o1[1] - o2[1];
        //     }
        // });
        
        int idx = 0;
        int time = jobs[0][0];
        
        while(idx < jobs.length || !pq.isEmpty()) {
            while(idx < jobs.length && time >= jobs[idx][0]) {
                pq.add(jobs[idx++]);
            }
            
            if(!pq.isEmpty()) {
                answer += time - pq.peek()[0] + pq.peek()[1]; // 대기시간(end-pq.peek()[0]) + 진행시간(pq.peek()[1])
                time += pq.poll()[1];
            } else {
                time = jobs[idx][0];
            }
        }
        
        return answer / jobs.length;
    }
}

 

풀이

1. 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균이 최소가 되기 위해서는 한 가지 작업을 처리하는 동안 요청이 들어온 작업 중에 작업 소요시간이 낮은 작업부터 처리를 해야한다.
2. 주어진 jobs를 작업 요청 시점으로 오름차순 정렬한 후에 작업의 소요시간을 기준으로 오름차순 정렬하는 우선순위큐를 생성한다. 
3. jobs의 인덱스(작업의 개수)를 체크하기 위한 idx를 생성하고 현재 시간을 저장 할 time을 생성하고 time에는 처음 작업의 요청 시간을 저장한다.
4. 요청 할 작업이 남아있거나(idx < jobs.length) 대기 중인 작업이 있다면(!pq.isEmpty()) 반복 진행하는 while문을 생성한다.
5. 내부에 while문을 하나 더 생성하여 작업이 남아있고(idx < jobs.length) 작업 요청 시점이 현재 시간 이하라면(time >= jobs[idx][0]) 해당 요청 작업들을 우선순위큐에 담는다.
6. 이제 대기 중인 작업이 있다면(!pq.isEmpty()) 우선순위큐의 첫 번째 작업(대기 중인 작업 중에 소요시간이 가장 작은 작업)을 처리한다. 해당 작업을 처리했으니 answer에 대기 시간(end-pq.peek()[0])과 작업 진행 시간(pq.peek()[1])을 더해주고 현재 시간(time)에 작업 진행 시간(pq.poll()[1])을 더해준다.
7. 대기 중인 작업이 없다면 현재 시간(time)을 다음 요청 작업의 시간으로 변경한다.
8. 모든 작업을 처리하고 대기 중인 작업도 없다면 while문을 종료하고 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 구하기 위해 answer를 요청 작업의 개수인 jobs.length로 나눈 후에 반환한다.