문제
내용
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 아래와 같은 요청이 들어왔습니다.
- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청
경우 1 : 요청받은 순서대로 처리
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.
경우 2 : Best
하지만 A → C → B 순서대로 처리하면 아래와 같습니다.
- 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.
풀이
문제를 꼼꼼히 잘 읽어야했고, 이해를 제대로 했어야 하는 문제였던 것 같다. 그리고 비교적... 어려웠다...
우선, 문제의 최종 목표는 "작업의 요청시간부터 종료까지 걸린 시간의 평균값의 최소"를 구하는 문제였다.
임의의 순서에 수행해야하는 작업을 <pre>target</pre>이라 두면, 작업의 요청시간부터 종료까지 걸린 시간이라 함은 다음과 같다. 따라서, 문제는 결국 현재까지 작업된 시간의 최소합을 구하는 것이 된다.<pre>
작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간
= 작업의 종료시간 - 작업이 요청된 시간
= 현재까지 작업된 시간 + target[1] - target[0]
= 현재까지 작업된 시간 + C(상수)
</pre>
"하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다."라는 문제 조건도 잘 적용해야 한다.
어느 작업이 종료된 시점을 기준으로 그 이전에 들어온 요청이 있다면, 그 요청들 중 <pre>현재까지 작업된 시간</pre>을 최소화할 수 있는 작업을 선택해야 한다.
그러나 종료된 시점을 기준으로 그 이전에 들어온 요청이 없을 때에는, 이후 가장 빨리 들어온 작업을 수행하여야 한다.
처음 시도한 코드
처음에는 아래에서 현재까지 작업된 시간은 변하지 않겠지? 라고 생각하여 <pre>target[1] - target[0]</pre>에 초점을 두었다.<pre>
작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간
= 작업의 종료시간 - 작업이 요청된 시간
= 현재까지 작업된 시간 + target[1] - target[0]
</pre>
그래서 <pre>target[1] - target[0]</pre>이 작은 순서대로 정렬하는 우를 범하였다.
이런 생각으로 처음에는 아래와 같은 코드를 작성하였다.
import java.util.*;
class Solution {
// jobs : {작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간}
public int solution(int[][] jobs) {
int answer = 0;
int time = 0;
List<int[]> standby = new ArrayList<>();
Queue<int[]> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
if(o1[1] - o1[0] < o2[1] - o2[0]) return -1;
else if(o1[1] - o1[0] > o2[1] - o2[0]) return 1;
else {
return Integer.compare(o1[0], o2[0]);
}
}
});
queue.addAll(Arrays.asList(jobs));
while(!queue.isEmpty()) {
if(queue.peek()[0] <= time) {
int[] work = queue.remove();
time += work[1];
answer += time - work[0];
queue.addAll(standby);
standby.clear();
}
else {
int[][] arr = new int[queue.size()][2];
queue.toArray(arr);
Arrays.sort(arr, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return Integer.compare(o1[0], o2[0]);
}
});
if(arr[0][0] > time) {
time = arr[0][0];
while(queue.peek()[0] == time) {
standby.add(queue.remove());
}
}
else {
standby.add(queue.remove());
}
}
}
answer /= jobs.length;
return answer;
}
}
문제 해결
그런데, 오히려 target[1] - target[0]</pre>은 변하지 않고, 현재까지 작업된 시간이 작업을 진행하는 순서에 따라 변하기 때문에 중요한 부분이었다.
이것의 합을 최소화하기 위해서는 현재 진행가능한 요청들을 작업 소요시간이 작은 순서대로 배열해야 했다.
정리하자면, 문제 해결의 흐름은 다음과 같다.
- Input으로 들어온 <pre>jobs</pre>를 작업이 요청되는 시점을 기준으로 오름차순 정렬을 한다.
- 만약 작업이 요청되는 시점이 같다면 작업의 소요시간을 기준으로 오름차순 정렬을 한다.
- 반복문을 통하여 요청을 처리하는 순서를 결정한다.
- 현재 시간을 기준으로 이전에 들어온 요청들을 뽑는다.
- 그 중 작업의 소요시간이 가장 작은 요청을 뽑고, 처리한다.
- 만약 이전에 들어온 요청들이 없다면, 이후 가장 빨리 요청되는 작업을 처리한다.
코드 설명
변수 설명
- <pre>answer</pre> : 작업의 요청시간부터 종료된 시간까지의 합을 저장한다.
- <pre>time</pre> : 작업이 진행되는 시간의 경과를 저장한다.
- <pre>all</pre> : 처리되지 않은 요청들을 저장한다.
- <pre>inTime</pre> : 반복문 안에서 <pre>time</pre> 이전에 요청된 작업들을 저장한다.
우선, input으로 들어온 <pre>jobs</pre>을 <pre>all</pre>에 담고 작업이 요청되는 시점 > 작업의 소요시간을 기준으로 정렬한다.
이후 반복문에서 add/remove 수행해야 하므로 List가 아닌 Queue로 선언하였다.
<pre>inTime</pre>에 현재 작업시간(<pre>time</pre>) 이전에 요청된 작업들을 모두 저장하고, 이후 else 안에서 가장 적게 소요되는 작업을 뽑아 처리한다. 이를 위해서 <pre>inTime</pre>은 소요시간을 기준으로 오름차순 정렬한다.
만약 이전에 요청된 작업이 없다면 <pre>if(inTime.isEmpty())</pre> 안에서 다음으로 가장 빨리 요청되는 작업을 수행한다.
원래는 <pre>answer = 현재 시간(time) + target[1] - target[0]</pre>이지만 계산값이 동일하게 축약하였다.
위 과정을 <pre>while(!all.isEmpty()</pre>을 통해서 이 과정을 모든 요청들이 처리될 때까지 반복해서 수행한다.
코드
import java.util.*;
class Solution {
// jobs : {작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간}
public int solution(int[][] jobs) {
int answer = 0, time = 0;
Queue<int[]> all = new PriorityQueue<>(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 1;
else {
return Integer.compare(o1[1], o2[1]);
}
}
});
Collections.addAll(all, jobs);
while(!all.isEmpty()) {
Queue<int[]> inTime = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> (o1[1] - o2[1]));
while(!all.isEmpty() && all.peek()[0] <= time) {
inTime.add(all.remove());
}
// 문제 조건 : 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.
if(inTime.size() == 0) {
int[] target = all.remove();
time = target[0] + target[1];
answer += target[1];
}
else {
int[] target = inTime.remove();
time += target[1];
answer += time - target[0];
all.addAll(inTime);
}
}
answer /= jobs.length;
return answer;
}
}
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