[ Heap / 힙 ] - 디스크 컨트롤러(우선순위 큐)

문제

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

주석 참고

우선순위 큐로 동작하며 적은 값부터 처리하게하는 최소 힙의 개념을 띠고 있으며, 내림차순 정렬이 필요하며, 종료시점 시간을 더하고 인덱스 값만큼 빼주면 요청-종료시간이 나오게 된다. 그러면 계산식 규칙이 보이고 다만 이차배열인 두번째 인덱스 값의 값으로 정렬이 필요하다.

[0 , 3]          [0 , 3]         3=3초

[1 , 9]     ->  [2 , 6]         3+6-2=7초

[2 , 6]          [1 , 9]          3+6+9-1=17초

 

코드

import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;
class Solution {
    public int solution(int[][] jobs) {
    int answer = 0;
        // 1. 시점기준(인덱스 앞에껄로) 정렬
        Arrays.sort(jobs, (a,b)->a[0]-b[0]);
        //System.out.println(Arrays.deepToString(jobs));
        // 2. 힙 구조를 위해 작업소요시간(인덱스 뒤에껄로) 우선순위 정렬
        PriorityQueue<int[] > queue = new PriorityQueue<>((a,b) -> a[1]-b[1]);
        // 배열의 값전체 체크하기 위해 길이만큼, 값하나 씩 체크할때마다 카운팅
        int count = 0;
        int total = 0;
        int index = 0;
        int end = 0;
        while(count < jobs.length) {
        	// 3. 작업길이보다 작아야하고, 앞에 작업종료시간이 작업요청시점값보다 작은 값들을 큐에 넣음 
            while(index < jobs.length 
            		&& jobs[index][0] <= end) {
            	//System.out.println("index : " +index+" , jobs[index][0] : "+jobs[index][0]+" , end : "+end);
            	// add 시 큐에 선언한 정렬대로
                queue.add(jobs[index++]);
            }
            //System.out.println("q : "+Arrays.deepToString(queue.toArray()));
            // 비어있을 경우 end값을 요청시점값으로 변경(대기)
            if(queue.isEmpty()) {
                end = jobs[index][0];
            } else {
            	// 3번에서 add한 큐를 꺼내어 값을 계산(요청-종료시간=소요시간+현재끝난시간 - 요청시점)
                int[] cur = queue.poll();
                total += cur[1] + end - cur[0];
                // 소요시간을 더하면 종료시점시간
                end += cur[1];
                // 마지막 카운트 증가
                count++;
            }
        }
        // 최종 평균계산
        answer = total / jobs.length;
        return answer;
    }
    
}

[[0, 3], [1, 9], [2, 6]]
index : 0 , jobs[index][0] : 0 , end : 0
q : [[0, 3]]
index : 1 , jobs[index][0] : 1 , end : 3
index : 2 , jobs[index][0] : 2 , end : 3
q : [[2, 6], [1, 9]]
q : [[1, 9]]