[프로그래머스 Level.3] [1차] 추석 트래픽 (2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT) (Java)

문제 링크

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17676

프로그래머스

 

 

 

 

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문제 설명

 

 

추석 트래픽

 

이번 추석에도 시스템 장애가 없는 명절을 보내고 싶은 어피치는 서버를 증설해야 할지 고민이다. 장애 대비용 서버 증설 여부를 결정하기 위해 작년 추석 기간인 9월 15일 로그 데이터를 분석한 후 초당 최대 처리량을 계산해보기로 했다. 초당 최대 처리량은 요청의 응답 완료 여부에 관계없이 임의 시간부터 1초(=1,000밀리초)간 처리하는 요청의 최대 개수를 의미한다.

 

 

 

입력 형식

• solution 함수에 전달되는 lines 배열은 N(1 ≦ N ≦ 2,000)개의 로그 문자열로 되어 있으며, 각 로그 문자열마다 요청에 대한 응답완료시간 S와 처리시간 T가 공백으로 구분되어 있다.
• 응답완료시간 S는 작년 추석인 2016년 9월 15일만 포함하여 고정 길이 2016-09-15 hh:mm:ss.sss 형식으로 되어 있다.
• 처리시간 T는 0.1s, 0.312s, 2s 와 같이 최대 소수점 셋째 자리까지 기록하며 뒤에는 초 단위를 의미하는 s로 끝난다.
• 예를 들어, 로그 문자열 2016-09-15 03:10:33.020 0.011s은 "2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.010초"부터 "2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.020초"까지 "0.011초" 동안 처리된 요청을 의미한다. (처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함)
• 서버에는 타임아웃이 3초로 적용되어 있기 때문에 처리시간은 0.001 ≦ T ≦ 3.000이다.
• lines 배열은 응답완료시간 S를 기준으로 오름차순 정렬되어 있다.

 

 

 

출력 형식

• solution 함수에서는 로그 데이터 lines 배열에 대해 초당 최대 처리량을 리턴한다.

 

 

 

입출력 예제

 

예제1

• 입력: [
  "2016-09-15 01:00:04.001 2.0s",
  "2016-09-15 01:00:07.000 2s"
  ]
• 출력: 1

 

 

예제2

• 입력: [
  "2016-09-15 01:00:04.002 2.0s",
  "2016-09-15 01:00:07.000 2s"
  ]
• 출력: 2
• 설명: 처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함하므로
  첫 번째 로그는 01:00:02.003 ~ 01:00:04.002에서 2초 동안 처리되었으며,
  두 번째 로그는 01:00:05.001 ~ 01:00:07.000에서 2초 동안 처리된다.
  따라서, 첫 번째 로그가 끝나는 시점과 두 번째 로그가 시작하는 시점의 구간인 01:00:04.002 ~ 01:00:05.001 1초 동안 최대 2개가 된다.

 

 

예제3

• 입력: [
  "2016-09-15 20:59:57.421 0.351s",
  "2016-09-15 20:59:58.233 1.181s",
  "2016-09-15 20:59:58.299 0.8s",
  "2016-09-15 20:59:58.688 1.041s",
  "2016-09-15 20:59:59.591 1.412s",
  "2016-09-15 21:00:00.464 1.466s",
  "2016-09-15 21:00:00.741 1.581s",
  "2016-09-15 21:00:00.748 2.31s",
  "2016-09-15 21:00:00.966 0.381s",
  "2016-09-15 21:00:02.066 2.62s"
  ]
• 출력: 7
• 설명: 아래 타임라인 그림에서 빨간색으로 표시된 1초 각 구간의 처리량을 구해보면 (1)은 4개, (2)는 7개, (3)는 2개임을 알 수 있다. 따라서 초당 최대 처리량은 7이 되며, 동일한 최대 처리량을 갖는 1초 구간은 여러 개 존재할 수 있으므로 이 문제에서는 구간이 아닌 개수만 출력한다.
  

 

 

 

 

 

 

나의 코드

class Solution {
    public int solution(String[] lines) {
        int answer = 0;
        
        for(int i=0; i<lines.length; i++) {
            int[] time = getTime(lines[i]);
            int startTime = time[0];
            int endTime = time[1];
            int cnt = 1;
            
            for(int j=i+1; j<lines.length; j++) {
                int[] nextTime = getTime(lines[j]);
                int nextStartTime = nextTime[0];
                int nextendTime = nextTime[1];
                
                if(nextStartTime < endTime + 1000) cnt++;
            }
            
            answer = Math.max(answer, cnt);
        }
        
        return answer;
    }
    
    public int[] getTime(String lines) {
        String[] line = lines.split(" ");
        String[] time = line[1].split(":");
        int endTime = 0;
        
        endTime += Integer.parseInt(time[0]) * 60 * 60 * 1000;
        endTime += Integer.parseInt(time[1]) * 60 * 1000;
        endTime += (int) (Double.parseDouble(time[2]) * 1000);
        
        int playingTime = (int) (Double.parseDouble(line[2].substring(0, line[2].length()-1)) * 1000);
        int startTime = endTime - playingTime + 1; 
        
        int[] resultTime = {startTime, endTime};
        
        return resultTime;
    }
}

 

풀이

1. 주어진 lines를 이용하여 각 응답완료시간과 처리시작시간(응답완료시간 - 처리시간 + 1)을 구해 밀리초 단위로 계산하여 int형으로 나타낸다. (시간에는 60*60*1000을 곱해주고 분에는 60*1000을 곱하고, 초에는 1000을 곱해준다)
2. int형으로 나타낸 후에 lines는 응답완료시간을 기준으로 오름차순으로 정렬되어있으므로 lines를 순회하면서 각 인덱스마다 자기 다음 인덱스부터 다시 순회하면서 다음 인덱스의 처리시작시간이 해당 응답완료시간 + 1초 보다 작으면  카운팅한다. (처리시작시간 < 응답완료시간에 + 1초에서 응답완료시간에 + 1초를 해주는 이유는 초당 최대 처리량을 구하는 것이므로 응답완료시간 + 1초해서 해당 응답완료시간 ~ 응답완료시간 + 1초사이의 처리량을 구하는 것이다)
3. 이렇게 각각 인덱스마다 해당 응답완료시간 + 1초와 자기 다음 인덱스들의 처리시작시간과 비교하면서 카운팅한 다음 answer에 최대로 카운팅 된 값을 저장하도록 한다.
4. 최종적으로 answer에 저장된 값이 가장 많이 카운팅 된 값이므로 초당 최대 처리량이 되므로 answer를 반환한다.