[Algorithm] 디스크 컨트롤러

📋 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

[[0, 3], [1, 9], [2, 6]]

9

 

✏️ 풀이

이 문제에서 가장 중점은 작업의 요청시간부터 작업이 끝나는 시간이 최소가 되는 것이라고 생각했다. 처음에는 그래프화 시켜서 정렬한 이후 앞에서부터 빼주는 방법을 사용해볼까 했는데 시간 흐름과 어떤 작업을 했을 때 최소가 되는지 판별하기가 어려웠다. 그래서 jobs 배열을 먼저 정렬시키고 시간을 증가시키면서 현재 할 수 있는 작업이 있을 때 가장 최소의 소요시간을 가지고 있는(가장 최소 시간) 작업을 빼줘야겠다고 생각했다.

 

계속해서 정렬을 수행하게 되면 최악의 경우 1000!의 시간이 필요하기 때문에 시간초과가 일어날 것이라고 생각했기 때문에 min heap을 사용했다 min heap은 작업의 내용(jobs 배열의 요소)를 받아 두 번째 요소(소요시간)을 기준으로 제일 앞 요소가 작은 값이 되도록 했다.

while문을 돌면서 시간을 증가시키는데 남은 작업이 있을 때(jobs.length || heap.size())까지 반복했다.  while문 하나를 더 중첩시켜서 현재 시간에 할 수 있는 작업이 있을때 heap에 넣어준다. 이후 if문으로 현재 수행할 수 있는 작업이 있을 때(heap.size()) heap에서 빼서 총 소요시간에 더해줬다.

 

가장 외부의 while문이 종료되고(모든 작업을 수행) answer에 총 소요시간을 총 작업 개수로 나눠주고 소수점 이하를 버림으로써 문제를 해결할 수 있었다.

 

⌨️ 코드

class MinHeap {
  constructor() {
    this.heap = [];
    this.heap.push(-1e9);
  }

  insert(value) {
    this.heap.push(value);
    this.upheap(this.heap.length - 1);
  }

  upheap(pos) {
    let temp = this.heap[pos];

    while (temp[1] < this.heap[parseInt(pos / 2)][1]) {
      this.heap[pos] = this.heap[parseInt(pos / 2)];
      pos = parseInt(pos / 2);
    }
    this.heap[pos] = temp;
  }

  get() {
    if (this.size() === 0) return 0;
    if (this.size() === 1) return this.heap.pop();
    const result = this.heap[1];
    this.heap[1] = this.heap.pop();
    this.downheap(1, this.heap.length - 1);
    return result;
  }

  downheap(pos, len) {
    let temp = this.heap[pos],
      child;
    while (pos <= parseInt(len / 2)) {
      child = pos * 2;
      if (child < len && this.heap[child][1] > this.heap[child + 1][1]) child++;
      if (temp[1] <= this.heap[child][1]) break;
      this.heap[pos] = this.heap[child];
      pos = child;
    }
    this.heap[pos] = temp;
  }

  size() {
    return this.heap.length - 1;
  }
}

function solution(jobs) {
  var answer = 0;

  const n = jobs.length;
  const heap = new MinHeap();
  jobs.sort((a, b) => b[0] - a[0]);

  let totalTime = 0;
  let s = 0;
  while (jobs.length || heap.size()) {
    while (jobs.length && jobs[jobs.length - 1][0] <= s) {
      const job = jobs.pop();
      heap.insert(job);
    }

    if (heap.size()) {
      const [start, time] = heap.get();
      totalTime += s + time - start;
      s += time;
    } else {
      s += 1;
    }
  }

  answer = Math.floor(totalTime / n);

  return answer;
}