[프로그래머스 Level 3] 디스크 컨트롤러 - 파이썬(Python)

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 C

작업 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)

 

제한조건

 

• 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 풀이

 

import heapq

def solution(jobs):
    jobs=sorted(jobs, key = lambda x: (x[0],x[1]))
    heap=[] # 힙
    
    t = jobs[0][1] + jobs[0][0] # 전체 시간
    m = t - jobs[0][0] # 요청에서 종료까지
    i = 1
    
    while True:
        if i == len(jobs):
            break
            
        if jobs[i][0] < t: # 작업 중에 요청이 들어오는 것
            heapq.heappush(heap,[jobs[i][1],jobs[i][0]])
            i += 1
        else: # 작업이 끝나고 요청이 들어오는 것
            try: # 실행할 작업이 있는지 확인
                start,h=heapq.heappop(heap) 
                t += start # 전체 시간에 더하기
                m += t - h # 요청에서 종료까지 구해 더하기
            except: # 작업을 수행하고 있지 않은 경우
                t = jobs[i][0] + jobs[i][1] # 시간 새로 설정
                m += jobs[i][1] # 작업 소요시간 더하기 
                i += 1
                
    while True: # heap에 남아있는 것들을 처리하기 위한 무한 반복
        try:
            start,h=heapq.heappop(heap)
            t += start  # 전체 시간에 더하기
            m += t - h # 요청에서 종료까지 구해 더하기
        except:
            break
            
    return m//len(jobs) # 평균 시간

1. heapq을 이용하여 문제를 풀었습니다.
2. 예시를 통해 해당 시점으로부터 처리할 수 있는 작업들 중 가장 작업 소요시간이 작은 작업부터 해야 평균을 가장 줄일 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
3. jobs를 오름차순으로 정렬하고 하나의 작업을 수행해 걸린 전체 시간(t)과 요청에서 종료까지 걸린 시간 m을 구합니다.
4-1. 무한 루프를 통해 작업이 진행 중에 새로운 작업이 들어오면 heapq에 넣습니다.
4-2. 그렇지 않을 경우 heapq에 값이 있다면 최소힙을 제거하고 t와 m을 계산합니다. heapq에 값이 없다면 t를 새로 설정하고 t와 m을 계산합니다.
5. 무한 루프가 끝나고 아직 heapq에 값이 있다면 heapq의 값들을 계산하고 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 리턴합니다.

---

프로그래머스 '디스크 컨트롤러' : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627

코딩테스트 연습 - 디스크 컨트롤러