프로그래머스_힙(Heap)_디스크 컨트롤러 (JAVA)

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     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.+       이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.  하지만 A → C → B 순서대로 처리하면     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.

 

 

문제를 확실하게 이해하는 것이 가장 중요하다는 것을 다시 한번 깨달은 문제였습니다. 문제에서는 어디에서도 원본배열(jobs)이 요청 시간 순서대로 들어온다는 말이 없습니다. 여러 시간대의 요청이 무작위로 섞여 있을 수 있다는 의미입니다. 따라서 가장 먼저 원본 배열을 요청 시간(jobs[i][0])으로 오름차순 정렬해줘야 합니다. 아무리 해도 안돼서 혹시나 싶어 정렬부터 했더니 통과가 되네요.

 

 

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문제를 풀기 위해 생각해내야할 것을 두가지입니다. 

 

첫번째로 요청시간부터 종료까지 가장 짧게 배치하기 위해서는 수행시간이 짧은 작업부터 처리해야한다는 것입니다. 처음에 이 생각을 못해서 작업 순서에 따른 모든 경우의 수를 구하도록 DFS를 삽입해보는 극악무도한 짓을 저질렀습니다..

 

두번째로는 무작정 요청시간이 짧은 것으로 정렬하는게 아니라, 하나의 작업이 끝나는 시점까지 들어온 요청에 대해서 가장 짧은 수행시간을 가진 작업을 선택해야한다는 것입니다. 예를 들어 예시로 나온 3개의 작업에 {20, 1} 라는 배열이 하나 더 추가된다고 치면, 3개의 작업이 모두 끝날 때까지 해당 요청이 들어오지 않은 상태가 되므로 수행시간이 아무리 짧더라도 앞선 3개의 작업과 경쟁해서는 안됩니다. 앞의 작업이 모두 끝난 뒤에 별도로 우선순위를 계산해야하는 것이죠.

 

반대로 {7,1} 이라는 값이 추가된다면 3ms, 6ms가 끝난 시점(9)에 {1,9}와 {7,1} 두 작업 중 어떤 것을 선택할지 다시 비교해서 선택해야 한다는 것입니다. 이 두 가지만 생각해내면 로직 자체는 크게 어렵지 않습니다. 

 

package pojoPrj;

import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;

class Solution {

	public int solution(int[][] jobs) {

		int answer = 0;
		int end = 0; // 수행되고난 직후의 시간
		int jobsIdx = 0; // jobs 배열의 인덱스
		int count = 0; // 수행된 요청 갯수

		// 원본 배열 오름차순 정렬 (요청시간 오름차순)
		Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);

		// 처리 시간 오름차순으로 정렬되는 우선순위 큐(Heap)
		PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);

		// 요청이 모두 수행될 때까지 반복
		while (count < jobs.length) {

			// 하나의 작업이 완료되는 시점(end)까지 들어온 모든 요청을 큐에 넣음
			while (jobsIdx < jobs.length && jobs[jobsIdx][0] <= end) {
				pq.add(jobs[jobsIdx++]);
			}

			// 큐가 비어있다면 작업 완료(end) 이후에 다시 요청이 들어온다는 의미
			// (end를 요청의 가장 처음으로 맞춰줌)
			if (pq.isEmpty()) {
				end = jobs[jobsIdx][0];

			// 작업이 끝나기 전(end 이전) 들어온 요청 중 가장 수행시간이 짧은 요청부터 수행
			} else {

				int[] temp = pq.poll();
				answer += temp[1] + end - temp[0];
				end += temp[1];
				count++;
			}
		}

		return (int) Math.floor(answer / jobs.length);
	}
}