[프로그래머스] 디스크 컨트롤러 - Java

 

코딩테스트 연습 - 디스크 컨트롤러

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.

예를 들어

- 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.

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풀이

요청이 들어온 Job을 시간에 따라 처리하되, 요청이 들어온 Job 중 처리시간이 짧은 것이 있다면 우선적으로 처리해야하는 문제로 Heap 자료구조가 필요한 문제다. Java에서는 PriroityQueue를 이용하면 Heap 구조를 따르는 자료구조를 쉽게 구현할 수 있다.

[변수 설명]

int now : 흘러간 시간

int processedCount : 처리된 job의 개수를 카운팅

int requestedCount : 요청이 들어온 job의 개수를 카운팅. (now >= job.requestedTime)

Queue<Job> queue : 요청이 들어온 job 중 처리 전 대기중인 job을 저장. 우선순위큐로 구현되어 있으며 처리시간이 짧은 순으로 정렬되어 있다.

 

[로직 설명]

jobs를 요청시간 기준 오름차순으로 정렬한 뒤, 모든 job을 처리할 때까지 while문을 반복한다.

 

매 순회마다 now와 jobs의 job의 요청시간을 비교하여 now >= jobs.requestedTime이라면 queue에 해당 job 정보를 add()한다. 이때 다음 순회때 이미 큐에 들어간 job을 중복해서 넣는 일이 없도록 requestedCount로 처리된 jobs의 index를 기억하고 있는다. 

 

이후, queue에 담긴 job을 처리하는데 만약 queue가 비어있는 상태라면 시간만 증가(now++)시키고 로직을 스킵한다. 비어있지 않다면 queue에서 job을 꺼내온다. (이때 꺼내온 job은 queue에 담겨있는 job 중 가장 짧은 처리 시간을 가진 job이다.)

 

해당 job의 처리시간(workingTime)만큼 현재 시간을 증가(now += workingTime)시키고, 해당 job이 요청이 들어오고부터 처리된 시간(now - job.requestedTime)만큼을 answer에 더한다. Job이 처리되었으니 processedCount++ 해준다.

 

마지막으로 answer 값을 jobs의 길이만큼 나눈 값을 반환한다.

 

 

코드

import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

public class Solution {

    public int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        int size = jobs.length;
        Queue<Job> queue = new PriorityQueue<>();

        Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> {
            if (o1[0] == o2[0]) {
                return o1[1] - o2[1];
            } else {
                return o1[0] - o2[0];
            }
        });

        int processedCount = 0;
        int requestedCount = 0;
        int now = 0;
        while (processedCount < jobs.length) {
            for (int i = requestedCount; i < jobs.length; i++) {
                int requestedTime = jobs[i][0];
                int workingTime = jobs[i][1];

                if (requestedTime <= now) {
                    queue.add(new Job(requestedTime, workingTime));
                    requestedCount++;
                    continue;
                }

                break;
            }

            if (queue.isEmpty()) {
                now++;
                continue;
            }


            Job job = queue.poll();

            now += job.workingTime;
            answer += now - job.requestedTime;

            processedCount++;
        }

        return answer / size;
    }

    class Job implements Comparable<Job> {
        int requestedTime;
        int workingTime;

        public Job(int requestedTime, int workingTime) {
            this.requestedTime = requestedTime;
            this.workingTime = workingTime;
        }

        @Override
        public int compareTo(Job o) {
            if (this.workingTime == o.workingTime) {
                return this.requestedTime - o.requestedTime;
            }
            return this.workingTime - o.workingTime;
        }
    }

}