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코딩테스트 연습 - 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. 예를��
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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)
이때 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 |
| [[0, 3], [4, 3], [10, 3]] | 3 |
| [[0, 10], [2, 3], [9, 3]] | 9 |
| [[1, 10], [3, 3], [10, 3]] | 9 |
| [[0, 10]] | 10 |
| [[0, 10], [4, 10], [5, 11], [15, 2]] | 15 |
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.
문제 풀이
문제 해결을 위한 전체적인 과정은
1. 현재 시간을 기준으로 처리 가능한 작업을 모두 구합니다.
2. 처리 가능한 작업 중 최적의 작업을 선택합니다.
3. 최적의 작업을 수행하고 그에 따른 시간의 변화를 처리합니다.
현재 시간을 기준으로 처리 가능한 모든 작업을 구하는 과정과 그중 최적의 작업을 선택하는 과정에서 힙 자료구조를 사용합니다.
현재 시간을 기준으로 처리 가능한 모든 작업은 최소 힙을 사용해서 요청 시간이 작은 순서대로 작업을 힙에서 pop 합니다.
최적의 작업을 선택하는 과정에서는 작업 처리 시간이 작은 순서대로 힙에서 pop 합니다.
초기화 단계
초기화 단계에서는 입력된 작업 정도 jobs를 힙으로 구성합니다. (요청 시간, 소요 시간)이 힙의 원소가 되기 때문에 요청 시간이 빠른 순서대로 힙에서 pop 할 수 있습니다.
대기 작업을 처리할 힙도 준비합니다. 주의할 것은 대기 작업은 소요 시간이 작은 순서대로 작업을 pop 해야 하기 때문에 (소요 시간, 요청 시간)이 힙의 원소가 됩니다.
현재 시간은 0으로 초기화합니다.
문제에서 요청한 작업 요청부터 종료까지 평균 시간은 시간의 총합을 구하고 이를 작업의 개수로 나눕니다. 따라서 작업 요청부터 종료까지 걸린 시간의 총합을 0으로 초기화합니다.
첫 번째 작업 처리
현재 시간 0을 기준으로 처리할 수 있는 작업은 시간 0에 요청되는 길이 3의 작업입니다. 해당 작업을 선택하고 대기 중인 작업을 처리하는 힙에 push 합니다. 이때 (소요 시간, 요청 시간) 형태인 (3, 0)이 저장됩니다.
대기 작업을 처리하는 힙에서 가장 소요 시간이 작은 작업을 선택해서 처리합니다. 현재 힙에는 원소가 하나밖에 없으므로 시간 0에 요청된 소요 시간 3인 작업이 선택됩니다.
선택된 작업을 처리합니다. 우선 요청부터 처리까지 걸린 시간을 수정합니다. 일단 처리 시간은 작업의 처리 시간으로 3입니다. 또한 요청은 시간 0에 했고, 이를 시간 0에 처리했으므로 대기 시간은 0입니다. 따라서 요청부터 작업 처리까지 걸린 시간에 (0 - 0) + 3을 더합니다.
현재 시간은 처리 시간 3이 추가된 3이 됩니다.
두 번째 작업 처리
현재 시간 3일 때 두 번째 작업을 처리합니다. 현재 시간 3을 기준으로 처리 가능한 작업은 시간 1에 요청된 작업과 시간 2에 요청된 작업입니다. 이를 힙에서 pop 하고 대기 작업을 처리하는 힙에 push 합니다.
시간 1에 요청된 작업의 처리 시간은 9이고, 시간 2에 요청된 작업의 처리 시간은 6입니다. 따라서 최적의 작업은 처리 시간이 짧은 시간 2에 요청된 작업입니다. 힙에서 pop 하면 시간 2에 처리 시간 6인 작업이 선택됩니다.
처리 시간이 6이고 대기 시간은 시간 2에 요청된 작업이 시간 3에 처리되므로 1입니다. 따라서 요청부터 처리까지 걸린 시간에 (3 - 2) + 6이 더해집니다.
현재 시간은 처리 시간 6 이 추가된 9가 됩니다.
세 번째 작업 처리
전체 작업을 관리하는 힙은 비어있습니다. 하지만 대기 작업을 처리하는 힙에는 작업이 남아있으므로 세 번째 작업을 선택해서 처리합니다.
위와 같은 방법은 시간 1에 요청된 소요 시간 9인 작업이 시간 9에 처리됩니다. 이를 시간 계산에 반영하면 작업의 요청부터 처리까지 걸린 시간의 총합은 27이 됩니다.
최종 단계
모든 작업이 완료되면 지금까지의 시간의 총합을 작업의 개수로 나누어서 평균을 구합니다. 문제 정의상 소수점은 생략합니다.
대기 작업을 선택할 때 예외 사항.
위의 예시는 아니지만 대기 작업은 없고 현재 시간은 0인데 모든 작업 요청이 시간 1 이후에 들어오는 경우가 있습니다. 이처럼 현재 시간(0)이 가장 빠른 작업 요청 시간(1) 보다 빠르면 현재 시간은 가장 빠른 작업 요청 시간으로 바꾸어서 문제를 해결합니다.
소스 코드
메인 솔루션 함수
import heapq
def solution(jobs):
# 전체 작업을 관리하는 최소 힙 (요청 시간, 소요 시간)
heap = list()
for start, duration in jobs:
heapq.heappush(heap, (start, duration))
# 현재 시간
current_time = 0
# 모든 작업의 요청부터 처리까지 걸리 시간의 합
process_time = 0
# 대기 작업을 관리하는 최소 힙. (소요 시간, 요청 시간)
waiting_heap = list()
# 전체 작업을 관리하는 힙 또는 대기 작업으 과리하는 힙에 작업이 남아있는 경우
while heap or waiting_heap:
# 대기 작업 선별
while heap and heap[0][0] <= current_time:
start, duration = heapq.heappop(heap)
heapq.heappush(waiting_heap, (duration, start))
# 대기 작업이 있는 경우 최적의 작업을 선택. 최적의 작업 == 소요 시간이 가장 짧은 작업
if waiting_heap:
duration, start = heapq.heappop(waiting_heap)
# 작업 처리 시간 + 대기 시간(현재 시간 - 요청 시간)
process_time += (duration + (current_time - start))
current_time += duration
# 대기 작업이 없는 경우에는 현재 시간은 전체 작업 중 가장 빠른 요청이 들어오는 시간으로 바꾼다.
else:
current_time = heap[0][0]
# 평균을 구한다
return process_time // len(jobs)
if __name__ == '__main__':
assert solution([[0, 3], [1, 9], [2, 6]]) == 9
assert solution([[0, 3], [4, 3], [10, 3]]) == 3
assert solution([[0, 10], [2, 3], [9, 3]]) == 9
assert solution([[1, 10], [3, 3], [10, 3]]) == 9
assert solution([[0, 10]]) == 10
assert solution([[0, 10], [4, 10], [5, 11], [15, 2]]) == 15
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