[Kotlin] 프로그래머스 > 코딩테스트 연습 > 힙(Heap) > 디스크 컨트롤러

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.

 

풀이

class SolutionKt {

    fun solution(jobs: Array<IntArray>): Int {
        var sortedJobList = jobs.map { it[0] to it[1] }.sortedBy { it.first } // 1
        val waitingQueue: PriorityQueue<Pair<Int, Int>> = PriorityQueue(compareBy { it.second }) // 2

        var sum = 0
        var current = 0
        while (sortedJobList.isNotEmpty() || waitingQueue.isNotEmpty() ) { // 3
            val onRequest = sortedJobList.takeWhile { it.first <= current } // 4
            waitingQueue.addAll(onRequest) // 5
            sortedJobList = sortedJobList.drop(onRequest.size) // 4
            if(waitingQueue.isEmpty()) {
                current += sortedJobList.first().first // 6
            }else {
                val tmp = waitingQueue.poll() // 7
                current += tmp.second
                sum += (current - tmp.first)
            }
            println("$current $sum $onRequest $waitingQueue")
        }
        return sum / jobs.size // 8
    }

}

1. 작업 리스트가 요청 순서대로 들어온다는 보장이 없으니 우선 요청 순서대로 정렬

2. 대기 중인 작업 중 수행시간이 짧은 작업부터 수행하는 것이 이득이므로 수행 대기 큐는 수행 시간을 기준으로 사용하는 우선순위 큐로 관리

3. 완료한 작업은 리스트에서 삭제할 예정이므로 남아있는 작업이 없거나, 대기 중인 작업이 없을 때 까지 반복

4. 현재 시간보다 이전에 요청이 들어온 작업들의 리스트를 가지고 옴

5. 이미 요청이 들어온 작업의 리스트를 수행 대기 큐에 넣음 - 이 중 수행 시간이 짧은 작업이 가장 먼저 poll 됨

6. 만약 큐가 비어 있다면 현재 진행 중인 작업이 아무것도 없는 경우이므로 남아 있는 작업의 리스트에서 가장 첫번째 작업의 요청 시간으로 시간을 옮겨감

7. 수행 대기 큐에 남아있는 작업이 있다면 작업을 가지고 와서 시간을 이 작업이 끝나는 시간으로 이동하고, 수행 시간 총 합계에 이 작업에 걸린 시간을 더함(작업에 걸린 시간 = 현재 시간 - 이 작업의 요청이 들어온 시간)

8. 총 합계를 전체 작업의 수로 나눠서 평균 구하기

 

/주의/ 테스트케이스 19번은 통과하지 못한 예제 😇

테스트케이스 19번은 어떤 예외나 경계 값이길래 통과를 못하는 것일까...ㅠ

 

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