프로그래머스 코딩테스트 연습 - 디스크컨트롤러 (JAVA)

❓ 문제 - 프로그래머스 코딩테스트 연습 디스크컨트롤러- JAVA 풀이법

출처

(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42627)

프로그래머스

 

 

 

 

📝 문제해결법

1. 문제

• 디스크 작업 처리 요청이 (요청시점, 소요되는 시간)을 배열 형태로 주어질 때 한 시점에는 하나의 작업만 수행할 수 있어서 전체 작업을 처리하는 평균의 최소값을 반환해야 합니다.
• 한 작업이 걸리는 시간은 (한 작업을 수행하기 까지 기다리는 시간 + 그 작업이 소요되는 시간)으로 계산됩니다.

 

2. 해결 방법

• 자바 내에서 우선순위 큐와 배열의 오름차순 정렬을 활용해서 문제를 해결할 수 있습니다.
• 우선 jobs의 배열을 일이 요청되는 시점을 기준으로 오름차순 정렬을 하고 우선순위 큐에 들어가는 데이터들은 일이 소요되는 시간을 기준으로 최소힙을 구성해줍니다.
• 일이 끝나는 시점인 end와 현재 몇 개의 디스크를 처리했는지를 cnt로 세어주고, idx로 현재 처리할 수 있는 작업의 인덱스를 가리키도록 해줍니다.
• 정렬된 jobs배열을 기준으로 현재 작업 완료된 시점(end) 기준으로 작업이 요청이 이미 와있는 것들을 모두 우선순위 큐에 넣어줍니다.
• 만약 우선순위 큐에 아무런 값이 들어가 있지 않다면 처리할 수 있는 작업이 없기 때문에, 현재 시점을 기준으로는 아직 요청이 들어오지 않았지만 바로 다음에 처리할 작업 요청 시간을 end로 바꿔줍니다.
• 만약 우선순위 큐에 값이 들어가 있다면 하나를 꺼내면 현재시점을 기준으로 가장 작업이 적게 걸리는 것이며, answer에 그 작업을 소요하는데 걸리는 시간 + (현재시점을 기준으로 처리되기까지 작업이 기다린 시간)을 더해줍니다.
• 그리고 현재 시점을 이 작업이 소요하는데 걸리는 시간으로 더해주고 처리한 cnt의 값을 1증가시켜줍니다.

 

 

 

3. 느낀점

• 처음에 백트래킹이나 완전탐색으로 구해야 하는 건가 생각했는데 jobs의 크기가 최대 500이고, 우선순위 큐를 사용한다면 탐색없이 할 수 있다라고 생각해서 구현을 시작했다.
• 나는 현재까지 기다린 시간 + 작업처리 시간을 기준으로 최소힙을 만들어서 구현을 했는데.. 이런 식으로 하면 현재시점을 기준으로 처리되지 않기 때문에 계속 고민하다가 다른사람의 풀이를 참고했다.
• 문제의 핵심은 우선순위 큐를 이용하면서, 시점을 기준으로 큐에 넣고, 일을 처리하고의 핵심 로직이 들어야한다라는 걸 빠르게 캐치했다.

 

💻 소스코드 (JAVA)

import java.util.*;
class Solution {
    public int solution(int[][] jobs) {
        int answer = 0;
        int end = 0;
        int idx = 0;
        int cnt = 0;
        
        Arrays.sort(jobs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
        
        while(cnt < jobs.length){
            while(idx < jobs.length && jobs[idx][0] <= end){
                pq.add(jobs[idx++]);
            }
            
            if(pq.isEmpty()){
                end = jobs[idx][0];
            } else {
                int[] array = pq.poll();
                answer += (array[1] + end - array[0]);
                end += array[1];
                cnt++;
            }
        }
        
        return answer / jobs.length;
    }
}