[프로그래머스] [힙(Heap)] 디스크 컨트롤러 - Python3

1. 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.

출처: programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627

코딩테스트 연습 - 디스크 컨트롤러

2. 접근 방법 및 풀이

- 가장 평균 수행시간이 짧은 방법으로 수행했을 때의 평균 수행시간을 구하는 문제입니다.

 

- 수행 시간을 낮추기 위해서는 대기 시간을 줄여야하는데, 테스트케이스 그림을 보며 어디선가 비슷한걸 배웠던 기억이 있어서 열심히 기억을 더듬어보니... SJF 알고리즘이 생각났습니다!

 

- SJF(Shortest Job First) 알고리즘이란? CPU 스케줄링 기법중의 하나로 가장 짧은 작업을 우선으로 처리하는 스케줄링 기법이다. 다만 작업이 들어오기 전에 CPU가 요구시간을 알기 어렵다는 점 때문에 실제로는 잘 쓰이지 않는다고 한다.

어찌 됐든, 이 SJF 알고리즘의 장점은 평균 대기시간을 최소화 한다는 점이라서 이 아이디어를  문제에 적용하면 좋을 것 같습니다.

 

- 다들 문제를 풀다 보면 느끼시겠지만 문제의 테스트케이스와 설명이 좀 불친절하다는 느낌이 듭니다. 예를 들면 입력의 요청시간이 정렬되서 주어지지 않는다는 점이라던가.. 

 

- 입력의 크기가 작아서 자료구조 효율성 측면은 그다지 고려하지 않았습니다!

# 요청부터 종료까지 걸린 시간 = 수행 시간이라고 명명하겠습니다!
 
def solution(jobs):
    # 총 수행시간, 총 소요시간, 작업의 갯수
    answer = 0
    time = 0
    n = len(jobs)
    
    # 가장 처음에 들어온 작업 중, 소요시간이 가장 짧은 녀석을 실행
    jobs.sort(key = lambda x: [x[0],x[1]])
    answer += jobs[0][1]
    time += jobs[0][1] + jobs[0][0]
    jobs.pop(0)
    
    # 소요시간을 기준으로 오름차순 정렬
    jobs.sort(key = lambda x: x[1])
    
    # 스케줄러가 빌 때까지
    while(jobs):
        for job in jobs:
            # 요청이 총 소요시간 이전에 있다면
            if job[0] <= time:
                time += job[1]
                answer += time - job[0]
                jobs.remove(job)
                break
        # for-else문, for가 정상적으로 끝난다면 -> 총 소요시간보다 이전에 온 요청이 없을 경우
        else:
            time += 1  # 총 소요시간 1초 증가
    
    # 총 수행시간 / 작업의 갯수 = 평균 대기시간
    answer = answer // n
    
    return answer