[프로그래머스] 디스크 컨트롤러

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

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.

 

* 주의사항

jobs는 정렬되어 있지 않음.

같은 시각에 여러 요청이 올 수 있음.

요청의 간격이 넓을 수 도 있음.

 

2. 아이디어

---

• Job이라는 객체를 만들어 요청 시각, 작업 시간, 종료시간 등을 관리하도록 하자.
• jobs 배열을 먼저 1. 호출순서 2.크기(오름차순) 으로 정렬하자.
• 각 작업들을 PriorityQueue에 넣어두자. PriorityQueue도 마찬가지로 호출, 크기에 따라 정렬하도록 한다.
• 현재 작업이 있을 때, 종료 전 호출될 작업이 있으면
  시간이 가장 적게 걸리는 job을 꺼낸다.
  다음 job의 시작 시간은 현재 작업의 종료시간
• 만약 현재 작업이 종료될 때 까지 호출될 작업이 없으면 다음 job은 Queue에서 바로 꺼냄.
  다음 job의 시작 시간은 호출시간.
• 루프를 돌면서 작업에 걸린 시간을 합한다.
• 평균값을 구한다.

 

 

3. 코드

---

public int solution(int[][] jobs) {
    int sum = 0;
    PriorityQueue<Job> jobQueue= new PriorityQueue<>();
    ArrayList<Job> container = new ArrayList<>();
    ArrayList<Job> tempContainer = new ArrayList<>();

    //jobs를 요청 시간에 따라 정렬함.
    Arrays.sort(jobs, new Comparator<int[]>() {
        @Override
        public int compare(int[] o1, int[] o2) {
            if(o1[0] < o2[0]){
                return -1;
            }else if (o1[0] == o2[0]){
                return o1[1] - o2[1];
            } else {
                return 1;
            }
        }
    });

    //jobQueue생성. 요청시간, 크기 순.
    for (int[] job : jobs) {
        jobQueue.add(new Job(job[0], job[1]));
    }


    //첫 번째 작업 처리.
    int prevEndTime=0;
    Job job = jobQueue.remove();
    job.startTime = job.requestTime;
    sum += job.getTotalTime();
    prevEndTime = job.getEndTime();

    //Queue가 바닥날 때 까지 반복.
    while (!jobQueue.isEmpty()){
        //다음 job 찾기
        for (Job tmpJob : jobQueue) {

            //현재 job이 끝나기 전에 요청이 들어온 job을 container에 넣어둠.
            if (tmpJob.requestTime <= job.endTime ){
                container.add(tmpJob);
            }
        }


        //Container에서 작업시간이 가장 작은 job 찾기.
        //만약 container가 비었으면 nextJob = null;
        Job nextJobBeoreEnd = container.stream().min(new Comparator<Job>() {
            @Override
            public int compare(Job o1, Job o2) {
                return o1.workingTime - o2.workingTime;
            }
        }).orElse(null);
        container.clear();

        //현재 작업이 끝나기 전에 호출될 작업이 있는 경우.
        if (null != nextJobBeoreEnd){
            int cnt = jobQueue.size();
            for (int i=0; i <cnt ; i++){
                Job tmp = jobQueue.remove();
                if (tmp.requestTime == nextJobBeoreEnd.requestTime && tmp.workingTime == nextJobBeoreEnd.workingTime){
                    job = tmp;
                    job.startTime = prevEndTime;
                    break;
                }else {
                    tempContainer.add(tmp);
                }
            }
        }else {
            //현재 작업이 끝난 후 호출될 작업인 경우.
            job = jobQueue.remove();
            job.startTime = job.requestTime;

        }

        sum += job.getTotalTime();
        prevEndTime = job.getEndTime();

        jobQueue.addAll(tempContainer);
        tempContainer.clear();

    }


    return sum/ jobs.length;
}

 

4.정리

---

• 이번 문제는 푸는데 넝어어어어어어어어ㅓ어어어어어어어어어어어어어어어어어어어어무 오래걸렸다. ㅎㅎㅎㅎㅎ
• Comparator 사용 방법을 몰랐다.
• 문제 조건을 이해하지 못함.
•  경우의 수를 전부 파단하지 않았다. ->이게 가장 큰 원이이었음, 
    ex) 시간, 크기 두 조건이 있는데, 시간에 대해서만 기준을 정하고 정렬을함.
• 덕분에 경우의 수 따지기, Compraor를 사용할 수 있게 됨.

 

5. GitHub : 211102 DistController

---

GitHub - bsh6463/coding_test