이 남성은 열심히 개발합니다.

문제

하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다. 디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.

예를 들어

- 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.

나의 코드

import java.util.*;

public class DiskController {
	
	public static int solution(int[][] jobs) {
        
        PriorityQueue<Disk> before = new PriorityQueue<>();	
        List<Disk> after = new ArrayList<>();	
        
        for(int i=0; i<jobs.length; i++) {
        	before.offer(new Disk(jobs[i][0], jobs[i][1]));
        }
        
        for(int i=0; i<jobs.length; i++) {
        	after.add(before.poll());
        }
        System.out.println(after);
        int rs = 0;
        int et = 0;
        while(after.size() > 0) {
        	for(int i=0; i<after.size(); i++) {
        		if(rs >= after.get(i).priority) {	
        			rs+=after.get(i).time;
        			et+=rs-after.get(i).priority;
        			after.remove(i);
        			break;
        		}
        		if (i == after.size()-1) rs++;
        	}
        }
        return et/jobs.length;
    }

}
class Disk implements Comparable<Disk>{
	int priority;
	int time;
	Disk(int priority, int time){
		this.priority = priority;
		this.time = time;
	}
	@Override
	public int compareTo(Disk d) {
		if (this.time < d.time) return -1;
        else if (this.time == d.time) {
            if (this.priority < d.priority) return -1;
            else return 1;
        }else return 1;
		
	}
	@Override
	public String toString() {
		return "Disk [priority=" + priority + ", time=" + time + "]";
	}
	
}

나의 풀이

1. 우선 도메인 객체가 들어가는 PriorityQueue를 구현하기 위해 Comparable을 구현한다.

2. Disk 도메인 클래스에 들어가는 건 priority(우선순위), time(처리시간) 변수가 들어간다.

3. 또 compareTo를 overriding 하여 time(처리시간)을 기준으로 오름차순 정렬한다.

4. toString은 그냥 내가 확인해 보려고 overriding 했다. 여기까지 정렬된 도메인 클래스 생성이었다.

5. PriorityQueue<Disk> before 생성, List<Disk> after 생성 (before, after의 명명 이유는 조금 이따가)

6. for문을 통해 우선순위 큐 before에 먼저 정렬하면서 넣는다. 그래서 before

7. PriorityQueue에 들어간 정렬된 Disk들을 List after에 poll 하면서 순차적으로 add 시킨다. 그래서 after

8. rs(RealStart), et(EndTime) 변수를 선언

9. while문을 after의 size가 0이 될 때까지 돌린다.

10. 바로 for문을 통해 after의 size만큼 돌린다.

11. 왜 before 우선순위 큐를 안 썼는지 여기서 이유가 나온다. 바로 get(i) 로 인덱스 번호를 사용해야 하기 때문

12. if 시작시간이 after의 i 번째의 우선순위보다 크거나 같으면

13. rs에 rs+after.get(i)의 소요시간을 더한다. 그리고

14. et에 rs-after.get(i)의 우선순위(우선순위는 곧 원래 시작하려던 시간) 를 뺀다.

15. 이제 쓸모없어진 i번째 Disk는 remove 시켜준다.

16. 밑으로 내려갈 이유가 없으니 break;

17. 만약 이 if문에 걸리지 않았다면 밑의 if문을 또 만난다.

18. 만약 i 가 after의 사이즈에서 1을 뺀 것과 같다면 (현재 프로세싱할 디스크가 없다면) rs에 rs+1을 해준다.

19. et를 jobs.length로 나누어 평균을 구한 후 return