디스크 컨트롤러
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 방법(포인트3)으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다) 포인트1
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. 포인트2
입출력 예
jobsreturn
| [[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.
프로그래머스 힙 디스크 컨트롤러 레벨3의 문제.
저는 1년차 같은 10년차 개발자라 그런지...
이 문제 시간제한 있는 상황이라면 저는 무조건 탈락할것 같네요.
문제가 길어서 이해하기도 쉽지 않을뿐더러(책을 많이 읽다보니, 글 읽을때 대각선으로 속독하는 버릇이 있어서...ㅠㅠ)
시간제한 때문에 긴장도 해서 뇌근육이 굳을지도?!
일단 위는 복붙, 그 중 포인트는 '소수점 이하의 수는 버립니다'
포인트1 : 이 부분이 눈에 안뛰어서 코드를 짜고서 어 뭐지 왜 안대지? 될 코드인데...한참 고민한...
포인트2 : 디스크가 작업을 안하면 먼저 요청이 온 애들을 넣는다라...2초에 작업이 끝나서 5초에 작업이 1개만 들어왔으면 모를까, 3개가 들어왔다면 걔중에서도 선별을 해줘야 하겠죠?
포인트3 : 동시간 요청에 1초 간격의 작업 3개가 들어왔다고 가정!
{{0, 3}, {0, 4}, {0, 5}}
작업시간 순 정렬시 3 + 7 + 12, 역순시 5 + 9 + 17
딱 봐도 동시간 요청은 작업시간이 낮은 순으로 정렬해주는게 좋을듯.
요 세가지를 생각하며 코딩했지만, 의외로 놓치는 부분이 생겨서...
점프 구간 부분을 생각을 못 해서...좀 헤맨 ㅠ
(저 아래 주석 처리한 부분)
코드에 주석을 잘 하는편은 아닌데,
저도 좀 헷갈려서 혹시 모를 보시는분을 위해 배려 차원에서 주석을 했습니다.
계산을 위해 지정해야하는 변수가 좀 헷갈릴뿐, 전체적인 난이도는 그다지 높지 않은듯 합니다.
가장 중요한건 요구사항에 맞게 정렬만 하면 되는일인데, 막상 정렬 하고서도 위 부분땜에 고생했네요.
package com.test.heap;
import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;
public class Heap2 {
public static void main(String[] args) {
int[][] arr = {{0,3}, {1,9}, {2,6}};
// int[][] arr = {{0,3}, {1,3}, {1,3}, {1,3}, {15,3}};
int r = solution(arr);
System.out.println(r);
}
public static int solution(int[][] jobs) {
PriorityQueue<Total> ts = new PriorityQueue<>();
PriorityQueue<Wait> ws = new PriorityQueue<>();
// 배열을 우선순위 큐로 변환
Arrays.stream(jobs).forEach(job -> {
Total t = new Total(job);
ts.add(t);
});
ws.add(new Wait(ts.poll()));
// 흐른시간
int totTime = 0;
// sum(각 프로세스별 처리시간 = 기다린시간 + 일한시간)
int totProcessTime = 0;
while(!ws.isEmpty()) {
Wait w = ws.poll();
// 기다린시간
int waitTime = 0;
// 점프한시간(흐른 시간을 위해)
int jumptime = 0;
if(w.getInterruptTIme() > totTime) { // 요청시간이 흐른 시간보다 미래인 경우
waitTime = 0; // 대기는 0보다 작을 수 없으니까
jumptime = w.getInterruptTIme() - totTime; // 흐른시간을 계산하기 위해 미래를 현재로 만들기 위한 점프 구간
}else { // 대기를 0초 이상 한 경우
waitTime = totTime - w.getInterruptTIme();
}
// 처리시간 = 기다린시간 + 일한시간
int processTime = waitTime + w.getWorkingTime();
// 흐른시간 = 기존흐른시간 + 일한시간 + 점프한시간
totTime += w.getWorkingTime() + jumptime;
totProcessTime += processTime;
while((!ts.isEmpty() && ts.peek().getInterruptTIme() <= totTime) // 총대기열이 있고, 흐른시간안에(처리하는동안 or 과거에) 요청이 온 경우가 있을때
|| !ts.isEmpty() && ws.isEmpty()) { // 처리대기열이 비었는데, 총대기열이 남은 경우 (미래작업이 있는 경우)
ws.add(new Wait(ts.poll()));
}
}
// return (int)Math.round((double)totProcessTime/jobs.length);
return totProcessTime/jobs.length;
// int answer = 0;
//
// PriorityQueue<Total> ts = new PriorityQueue<>();
//
// PriorityQueue<Wait> ws = new PriorityQueue<>();
//
// Arrays.stream(jobs).forEach(job -> {
// Total t = new Total(job);
// ts.add(t);
// });
//
// ws.add(new Wait(ts.poll()));
//
//
// int totTime = 0;
//
// int lastEndTime = 0;
// while(!ts.isEmpty() || !ws.isEmpty()) {
// Wait w = ws.peek();
//
// int waitTime = lastEndTime - w.getInterruptTIme();
// waitTime = waitTime < 0 ? 0 : waitTime;
// int processTime = waitTime + w.getWorkingTime();
//
// if(lastEndTime > totTime) {
// lastEndTime += w.getWorkingTime();
// ws.remove();
// answer += processTime;
// }
//
// while(!ts.isEmpty() && ts.peek().getInterruptTIme() <= totTime) {
// ws.add(new Wait(ts.poll()));
// }
// totTime++;
//
// }
//
//
// return answer/jobs.length;
}
}
// 전체대기열
class Total implements Comparable<Total>{
private int interruptTIme;
private int workingTime;
Total (int[] job){
this.interruptTIme = job[0];
this.workingTime = job[1];
}
public int getInterruptTIme() {
return interruptTIme;
}
public int getWorkingTime() {
return workingTime;
}
// 1. 들어온시간 2. 일하는시간
@Override
public int compareTo(Total o) {
if(this.getInterruptTIme() == o.getInterruptTIme()) {
return this.getWorkingTime() - o.getWorkingTime();
}else {
return this.getInterruptTIme() - o.getInterruptTIme();
}
}
}
// 진행대기열
class Wait implements Comparable<Wait>{
private int interruptTIme;
private int workingTime;
Wait (Total t){
this.interruptTIme = t.getInterruptTIme();
this.workingTime = t.getWorkingTime();
}
public int getInterruptTIme() {
return interruptTIme;
}
public int getWorkingTime() {
return workingTime;
}
// 1. 일하는 시간
@Override
public int compareTo(Wait o) {
return this.getWorkingTime() - o.getWorkingTime();
}
}
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