[파이썬] 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.

 

🥩 나의 풀이

 

import heapq

def solution(jobs):  # 작업 순
    answer = 0
    heap = []
    length = len(jobs)
    end_time = 0
    idx = 0
    jobs.sort()

    while idx < length:
        if heap:
            time, request = heapq.heappop(heap)	# 소요시간, 요청시점
            end_time += time  # 현재 시간(최근 작업의 끝)
            answer += end_time - request	# 어떤 작업의 대기~끝난 시간
        else:	# 들어온 작업이 없을 때
            request, time = jobs.pop(0)	# 작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간
            end_time = request+time
            answer+=time
        
        # 원소가 있고 요청시점 <= 현재시간
        while jobs and jobs[0][0] <= end_time:	
            heapq.heappush(heap, jobs.pop(0)[::-1])	# [작업의 소요시간, 작업이 요청되는 시점]
        
        idx += 1	# 작업 처리한 갯수
        
    return answer // length

 

다른 사람 풀이를 참고하여 짤 수 있었다,,

jobs를 오름차순으로 정렬했다. (작업이 요청되는 시점이 빠른 순으로)

작업을 다 처리하면 while문이 끝난다.

heap이 비어있으면 jobs에서 작업을 빼서 바로 처리한다. 👉하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리.

heap에서 작업의 소요시간이 가장 작은 것이 앞에 온다.

 

 

# 실패
import heapq

def controller(jobs, i, j, v):
    answer = jobs[i][j]
    heapq.heappop(jobs)
    end_time = answer
    
    if v != 0 :
        j=1
        i, j=j,i

    while jobs:
        time = heapq.heappop(jobs)
        answer += time[j] + (end_time - time[i])
        end_time = answer - (end_time - time[i])
    return answer


def solution(jobs):  # 작업 순
    job = jobs.copy()  # 소요시간 순
    length = len(jobs)
    heapq.heapify(jobs)
    
    answer1 = controller(jobs, 0, 1, 0)  # 요청 시점 순위
    
    jobs=job
    for j in range(length):  # 열 뒤집기
        jobs[j][0], jobs[j][1] = jobs[j][1], jobs[j][0]
    jobs.sort()
    heapq.heapify(jobs)

    answer2 = controller(jobs, 0, 0, 1)  # 작업 소요시간 순위

    if answer1 > answer2:
        return answer2 // length
    else:
        return answer1 // length

 

요청 시점 순, 소요시간 각각 작은 순서대로 계산하고 둘 중 더 작은 값을 반환했다.

 

 

🥗 다른 사람 풀이

 

# 출처  https://velog.io/@younge/Python-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4-%EB%94%94%EC%8A%A4%ED%81%AC-%EC%BB%A8%ED%8A%B8%EB%A1%A4%EB%9F%AC-%ED%9E%99
import heapq

def solution(jobs):
    answer, now, i = 0, 0, 0
    start = -1
    heap = []

    while i < len(jobs):
        for j in jobs:
            if start < j[0] <= now:
            	# [작업의 소요시간, 작업이 요청되는 시점]
                heapq.heappush(heap, [j[1], j[0]]) 
        if len(heap) > 0:
            current = heapq.heappop(heap)
            start = now             # 그 전 작업이 끝난 시간 대입
            now += current[0]       # 총 작업의 소요시간
            answer += (now - current[1])    # 현재시간-작업이 요청되는 시점
            i += 1		# 작업량
        else:
            now += 1
    return int(answer / len(jobs))

 

start보다 크고 now보다 작거나 같을 때 heap에 값을 push한다.

소요시간이 짧은 작업이 heap의 앞부분에 저장된다.(작업의 소요시간을 앞으로 배치한 이유)

start는 이전 작업의 종료시간, now는 현재 시간.

answer에 작업의 요청부터 종료까지의 시간을 더한다.

 

# 출처 https://velog.io/@tjdud0123/%EB%94%94%EC%8A%A4%ED%81%AC-%EC%BB%A8%ED%8A%B8%EB%A1%A4%EB%9F%AC
import heapq
from collections import deque

def solution(jobs) :
    N, REQUEST=len(jobs), 0
    jobs=deque(sorted(jobs))
    jobs_done, curr_time, waits, cand=0, 0, 0, []
    
    # 일을 다 마칠 때 까지
    while jobs_done < N :
        # 요청이 들어온 것이 없을 때
        if not cand :
        # [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]
            request, time=jobs.popleft() 
            curr_time=request+time	# 현재 시간
            waits+=time
        # 요청이 들어온 것이 있을 때
        else :
            time, request=heapq.heappop(cand)
            curr_time+=time		# 총 작업의 소요시간
            waits+=curr_time-request	# 요청에서 종료까지
            
        jobs_done+=1	# 작업량
        
        while jobs and jobs[0][REQUEST] <= curr_time :
            heapq.heappush(cand, jobs.popleft()[::-1])
            
    return waits//N

 

리스트보다 deque가 더 효율이 좋아서 deque를 사용함.

 

import heapq
from collections import deque

def solution(jobs) :
  tasks=deque(sorted([(x[1], x[0]) for x in jobs], key=lambda x: (x[1], x[0])))
  q=[]
  heapq.heappush(q, tasks.popleft())
  current_time, total_response_time=0, 0
  
  while len(q) > 0 :
    dur, arr = heapq.heappop(q)	# 작업의 소요시간, 작업이 요청되는 시점
    current_time=max(current_time+dur, arr+dur)	# 총 작업의 소요시간
    total_response_time+=current_time-arr		# 현재시간-요청시점
	
    # 원소가 있고 요청시점<=현재 시간
    while len(tasks) > 0 and tasks[0][1] <= current_time :
      heapq.heappush(q, tasks.popleft())
    if len(tasks) > 0 and len(q) == 0 :		# 힙이 비어있음
      heapq.heappush(q, tasks.popleft())
  return total_response_time//len(jobs)

 

tasks=deque(sorted([(x[1], x[0]) for x in jobs], key=lambda x: (x[1], x[0])))

[소요시간, 요청시점]으로 deque를 만듦.

반복문으로 jobs에서 값을 뽑아낸다.

lambda함수로 원소의 순서를 바꿨다.

이 리스트를 정렬한 것을 deque로 만들어 tasks에 할당한다.

 

 

 

 

 

 

문제 출처 💁‍♀️ 프로그래머스