[프로그래머스] 디스크 컨트롤러 (힙 Heap Lv.3) - Python

문제

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

프로그래머스

 

문제설명

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

 

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.

풀이

접근

• 대기 시간이 짧아야 하는 게 관건
  • 현재 시점에서 처리할 수 있는 작업 중 짧은 걸 선택해야 한다.
  • 긴 걸 먼저 선택하면 비교적 짧은 애는 더 오래 기다려야 함
• 현재 시점에서 처리할 수 있는 애들끼리 비교해서, 작업 시간이 짧은 순으로 나열
• jobs 리스트 = [요청 시점, 걸리는 시간]

1. 작업 단위 흐름 (한 번 반복할 때 마다 완료한 작업 올려줌)
   • finish = 0 : 완료한 작업
   • now_time = 0 : 현재 시간
   • total_time = 0 : 전체 걸린 시간
2. 요청이 들어 온 순서대로 작업을 꺼낸다.
3. 소요시간 순서대로 정렬되어야 하므로 요소 위치 바꿔서 heap에 넣는다.
4. 수행할 작업이 있을 때, heappop(heap) -> 현재 수행할 작업 중 소요시간이 작은 애부터 나옴 -> now_working에 넣어줌
   1. 현재 시간에 now_working을 더해 타임워프
   2. 타임 워프한 현재 시점 - 이번에 완료한 작업이 요청됐던 시점 = 요청되어 대기하고 완료까지 걸린 시간
   3. finish += 1
5. 수행할 작업 없을 때 now_time += 1

1차 시도

import heapq

def solution(jobs):
    answer = 0
    now_time = 0
    finish = 0 # 완료한 작업
    heap =[]
    total_time = 0
    
    while finish < len(jobs):
	    # 현재 시점 기준 작업할 수 있는 애들 가져오기
        for job in jobs:
            if job[0] <= now_time: # 
                heapq.heappush(heap, [job[1],job[0]]) # 위치 바꿔 넣기
        #작업        
        if len(heap)>0: # 수행할 작업이 있다면
            now_working = heapq.heappop(heap) # 소요시간이 가장 작은 애 꺼내기
            now_time += now_working[0] # 일 끝난 시점으로 워프
            total_time += (now_time - now_working[1]) # 이 작업이 대기하고 끝날때까지 걸린 시간
            finish += 1
            
        else: # 수행할 작업이 없으면
            now_time += 1
    answer = total_time / len(jobs)
    return answer

했는데 실패했당

원인을 살펴보면, 

• 새로 만들어 pop을 수행하는 heap 리스트와는 다르게 jobs 리스트의 요소는 그대로
  • for문이 다시 돌면 요청시간이 현재시간 이하인 작업이 다 다시 담김 👉 이미 완료한 작업도 담겨버림
• 완료한 작업을 업데이트 해줘야 함.
• 완료한 시간이 현재 시간인데?
• 완료한 작업이 있다면, 해당 작업의 시작시간을 저장(before_request)해서 그거보다 큰 요청시간을 가진 애들만 가져오기
• 0이면 첫번째 작업을 못하므로 -1로 초기화하고 시작
• if before_request < job[0] <= now_time
• 작업할 수 있을 때 작업 처리 해주기 전에 before_request = now_time

2차 시도

import heapq

def solution(jobs):
    answer = 0
    now_time = 0
    finish = 0 # 완료한 작업
    heap = []
    total_time = 0
    before_request = -1
    
    while finish < len(jobs):
        # 현재 시간 기준 작업할 수 있는 애들 가져오기
        for job in jobs:
            if before_request < job[0] <= now_time:
                heapq.heappush(heap, [job[1],job[0]]) # 위치 바꿔 넣기
        # 작업        
        if len(heap)>0: # 수행할 작업이 있다면
            now_working = heapq.heappop(heap) # 소요시간이 가장 작은 애 꺼내기
            before_request = now_time
            now_time += now_working[0] # 일 끝난 시점으로 워프
            total_time += (now_time - now_working[1]) # 이 작업이 대기하고 끝날때까지 걸린 시간
            finish += 1
            
        else: # 수행할 작업이 없으면
            now_time += 1
    answer = int(total_time / len(jobs))
    return answer

 

 

성공!