프로그래머스(Python)/Level3

[프로그래머스] '디스크 컨트롤러' 알고리즘 풀이 - Python

Jinomad 2020. 10. 28. 19:00

Contents

  1. 문제 설명

    [제한사항]

    [입출력 예]
  2. 알고리즘 분석

    [Most 1 의 풀이]

 

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)

 

 

제한사항

  • 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



알고리즘 분석

 

  • Most1의 풀이
import heapq
from collections import deque

def solution(jobs):
    # 대기 순서가 빠른 순서대로 정렬
    tasks = deque(sorted([(x[1], x[0]) for x in jobs], key=lambda x: (x[1], x[0])))
    q = []  # 큐
    heapq.heappush(q, tasks.popleft())
    current_time, total_response_time = 0, 0
    while len(q) > 0:  # 큐에 요소가 있다면
        dur, arr = heapq.heappop(q)  # dur : 작업 소요 시간, arr : 작업 요청 시간
        # max(작업 중에 새로운 요청이 들어온 경우, 다음 작업까지 여유가 있는 경우)
        current_time = max(current_time + dur, arr + dur)
        total_response_time += current_time - arr  # total_response_time에 요청부터 완료까지 걸린 시간을 더함
        # tasks에 요소가 있을 경우, current_time보다 작업 요청 시간이 작은 요소를 q에 pop한다
        while len(tasks) > 0 and tasks[0][1] <= current_time:
            heapq.heappush(q, tasks.popleft())
        if len(tasks) > 0 and len(q) == 0: # tasks에 요소가 있고 q에 요소가 없을 경우
            heapq.heappush(q, tasks.popleft()) # q에 tasks를 popleft해줌
    return total_response_time // len(jobs)

 

 

 

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