[Java][프로그래머스] 42627, 디스크 컨트롤러

프로그래머스

 

42627, 디스크 컨트롤러

난이도 : Lv 3️⃣

 

🧀 프로세스

 

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.

 

🔽 문제풀이

작업의 요청부터 종료까지의 총 시간 (대기 시간 + 수행 시간) 의 평균을 최소화하는 것이 목표다. 최소 평균 대기 시간을 달성하기 위한 알고리즘은 Shortest Job First (SJF) 스케줄링 기법을 변형하여 사용했다. SJF 는 가장 수행 시간이 짧은 작업을 먼저 수행함으로써 평균 대기 시간을 최소화한다.

 

즉, 이번 문제에 있어서 고려해야 할 사항은 2가지다.

1. 요청시간부터 종료까지 가장 짧게 배치하기 위해서는 수행시간이 짧은 작업부터 처리해야 한다는 것이다.

2. 무작정 요청시간이 짧은 것으로 정렬하는게 아닌, 하나의 작업이 끝나는 시점까지 들어온 요청에 대해서 가장 짧은 수행 시간을 가진 작업을 선택해야 한다는 것이다.

 

// 작업을 요청 시간 기준으로 정렬
Arrays.sort(jobs, (a, b) -> a[0] - b[0]);

// 소요 시간 기준으로 최소 힙
PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);

int count = 0;
int currentTime = 0;
int totalWaitingTime = 0;
int index = 0;

 

우선 작업을 요청 시간 기준으로 오름차순 정렬해준다. 작업 요청은 우선 순위 큐를 사용할 것이다. 이는 작업 시간을 기준으로 오름차순 정렬해준다. 이어서 작업한 개수를 확인할 count, 작업의 진척도를 확인할 index, 총 기다린 시간 totalWaitingTime, 현재 시간인 currentTime 을 선언해준다.

 

// 모든 작업을 처리할 때까지 반복
while (count < jobs.length) {
    // 현재 시간까지 들어온 모든 작업을 큐에 추가
    while(index < jobs.length && jobs[index][0] <= currentTime) {
        queue.add(jobs[index++]);
    }

    // 처리할 작업이 없다면, 다음 작업이 요청되는 시점으로 시간을 이동
    if(queue.isEmpty()) {
        currentTime = jobs[index][0];
        continue;
    }

    // 작업 처리, 가장 수행시간이 짧은 요청부터 수행
    int[] job = queue.poll();
    currentTime += job[1]; // 수행시간만큼 증가
    totalWaitingTime += currentTime - job[0];
    count++;
}

// 평균 대기 시간 반환
return totalWaitingTime / jobs.length;

 

 

현재 시간까지 들어온 모든 작업을 큐에 추가한다. 예를 들어 시작할 때, currentTime = 0, queue 는 비어있다.

 

1. currentTime = 0
작업 [0, 3] 이 요청돼서 큐에 추가된다.
큐가 비어있지 않으니 currentTime 에 수행시간인 3이 더해져 3이된다.
totalWaitingTime 은 currentTime - job[0] 인 3만큼 더해지게 된다.

2. currentTime = 3
currentTime = 3 에서 다음 작업들 [1, 9], [2, 6]이 이미 요청된 상태다. 이를 모두 큐에 추가한다.
큐는 최소 힙이므로 [2, 6] 작업을 먼저 처리하게 됩니다.

 

위의 과정을 모든 작업을 처리할 때까지 반복하면 된다. 

 

✅ 전체 코드

import java.util.*;

public class Solution {
    
    public static void main(String[] args) {
        int[][] jobs = {{0,3}, {1,9}, {2,6}};
        int answer = solution(jobs);
        System.out.println(answer);
    }

    static int solution(int[][] jobs) {
        // 작업을 요청 시간 기준으로 정렬
        Arrays.sort(jobs, (a, b) -> a[0] - b[0]);
        
        // 소요 시간 기준으로 최소 힙
        PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
        int count = 0;
        int currentTime = 0;
        int totalWaitingTime = 0;
        int index = 0;

        // 모든 작업을 처리할 때까지 반복
        while (count < jobs.length) {
            // 현재 시간까지 들어온 모든 작업을 큐에 추가
            while(index < jobs.length && jobs[index][0] <= currentTime) {
                queue.add(jobs[index++]);
            }

            // 처리할 작업이 없다면, 다음 작업이 요청되는 시점으로 시간을 이동
            if(queue.isEmpty()) {
                currentTime = jobs[index][0];
                continue;
            }

            // 작업 처리, 가장 수행시간이 짧은 요청부터 수행
            int[] job = queue.poll();
            currentTime += job[1]; // 수행시간만큼 증가
            totalWaitingTime += currentTime - job[0];
            count++;
        }
        
        // 평균 대기 시간 반환
        return totalWaitingTime / jobs.length;
    }
}