[프로그래머스] 힙(Heap) 디스크 컨트롤러 _ 자바Java
[Algo Rhythm🕺💃]
난이도: Level 3
1. 문제
| 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)
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
| 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.
| 추가 Test Case
2. 알고리즘
- 참고한 블로그
http://bitly.kr/Xzq2x2wUQOG
- jobs를 1순위: 요청시간, 2순위 작업하는데 걸리는 시간 순으로 오름차순 정렬
- 정렬된 jobs를 jobList에 담는다.
- 작업들이 들어와 기다리는 공간을 위해 PriorityQueue타입으로 waitingQueue를만든다.
- while문을 돌면서 이전 작업의 끝난 시간이 현재 작업의 요청 시간보다 작으면 waitingQueue에 추가, jobList에서는 삭제.
(4번을 else될 때까지 반복) - 현재 waitingQueue에 작업이 없는 경우 그 다음 작업을 수행하기 위해 jobList에서 하나 삭제 후 waitingQueue에 추가
(waitingQueue에 있던 작업 수행과 5번에서 가져온 작업 수행은 조금 다름. 이를 구별하기 위해 flag값 사용) - return (전체 작업 시간)/(job 갯수)
3. 소스코드
import java.util.*;
class Solution {
class Job implements Comparable<Job>{
int request;
int jobTime;
public Job(int request, int jobTime){
this.request = request;
this.jobTime = jobTime;
}
@Override
public int compareTo(Job o) {
return this.jobTime - o.jobTime;
}
}
public int solution(int[][] jobs) {
List<Job> jobList = new ArrayList<>();
PriorityQueue<Job> waitingQueue = new PriorityQueue<>();
/**
* Sorting
* 1순위: 요청 시간 기준 오름차순
* 2순위: 요청 시간이 동일한 경우 작업시간이 짧은 순으로 오름차순
*/
Arrays.sort(jobs, (o1, o2)->{
if(o1[0] == o2[0]){
return Integer.compare(o1[1], o2[1]);
}else{
return Integer.compare(o1[0], o2[0]);
}
});
// 정렬된 jobs를 Job 클래스로 만들어 List에 넣는다.
for(int i =0; i < jobs.length; i++){
jobList.add(new Job(jobs[i][0], jobs[i][1]));
}
int prev_finish = 0;
int answer = 0;
while(!jobList.isEmpty() || !waitingQueue.isEmpty()){
boolean isNew = false;
Iterator<Job> iter = jobList.iterator();
while(iter.hasNext()) {
Job job = iter.next();
if( job.request > prev_finish ) break;
waitingQueue.add(job);
iter.remove();
}
if( waitingQueue.size() == 0 ) {
waitingQueue.add(jobList.get(0));
jobList.remove(0);
isNew = true;
}
Job wJob = waitingQueue.poll();
if( isNew ) {
answer += wJob.jobTime;
prev_finish = wJob.request + wJob.jobTime;
} else {
answer += ((prev_finish-wJob.request) + wJob.jobTime);
prev_finish += wJob.jobTime;
}
}
return (int) (answer/jobs.length);
}
}
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