[Python/알고리즘] 힙 : 디스크 컨트롤러 (프로그래머스)

문제설명

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

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.

 

 

해결방법

1. 현재 시간에서 수행 가능한 job을 필터링 한다.

2. 필터링한 작업들 중 소요 시간이 가장 짧은 job을 먼저 수행한다.

    작업 완료 후 (소요 시간) + (현재 시간) - (요청시간)을 answer에 더한다.

3. 만약 수행 가능한 작업이 없다면 현재 시간을 +1 해준다.

4. 모든 작업들이 완료되면 answer을 job의 갯수로 나눈다.

 

 

 

정답 코드

import heapq

def solution(jobs):
    answer = 0
    jobsLength = len(jobs)
    currentTime = 0
    i = 0
    requestedJobs = []
    heapq.heapify(requestedJobs)
    jobs = sorted(jobs)

    
    
    while jobsLength > i : 

        for x in jobs[:]:
            if x[0]<=currentTime:
                heapq.heappush(requestedJobs, [x[1], x[0]])
                jobs.pop(0)
            else:
                break
        
        if len(requestedJobs) > 0 :
            currentJob = heapq.heappop(requestedJobs)
            currentTime += currentJob[0]
            answer += (currentTime - currentJob[1])
            i += 1
            
        else:
            currentTime += 1
    
    return int(answer / jobsLength)

 

 

 

 

오답 코드

import heapq

def solution(jobs):
    answer = 0
    jobsLength = len(jobs)
    currentTime = 0
        
    requestedJobs = []
    heapq.heapify(requestedJobs)
    heapq.heapify(jobs)
    
    while len(jobs) > 0 or len(requestedJobs) > 0:

        for x in jobs[:]:
            if x[0]<=currentTime:
                heapq.heappush(requestedJobs, [x[1], x[0]])
                heapq.heappop(jobs)
            else:
                break
        
        if len(requestedJobs) > 0 :
            currentJob = heapq.heappop(requestedJobs)
            currentTime += currentJob[0]
            answer += currentTime - currentJob[1]
        else:
            currentTime += 1
    
    return int(answer / jobsLength)

정답과 거의 흡사했으나 몇 가지 이슈가 있었다.

jobs를 heapQ로 만들어 요청시간 순서대로 자동 정렬되도록 하고, 첫 번째 for문에서 현재 시간까지의 job을 모두 찾았을 경우 

break 되도록 했다. 그러나 웬일인지 모든 테스트 케이스는 통과하는데 1~10번 테스트에서 모두 실패했다.

요청시간대로 정렬되기때문에 break가 정상적으로 동작해야하지만, 테스트에서 실패하는 원인이 되었다.

break를 삭제하고 while의 조건을 변수 i를 통해 제어하도록 변경하여 풀이에 성공했다.

 

추가로, IDE의 디버깅을 통해 heapQ를 그대로 출력해보니 sort가 되어있지 않음을 발견했다.

그래서 break가 의도한대로 작동하지 않았을 것이다.

heapQ의 상태는 sort가 아님을 기억하자.

정답에서는 list sort 후 pop(0)을 통해 의도한 기능을 구현했다.