힙 - 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.

 

 

 

내 풀이

 

 

int solution(vector<vector> jobs) {
    int answer = 0;

    int cur_time = 0;
    int sum_time = 0;

    //pair의 경우 first비교, 같으면 second 비교
    //first : 걸리는 시간     second : 들어오는 시점
    std::queue<pair<int, int>> wating_queue;
    priority_queue<pair<int,int>, vector<pair<int,int>>, greater<pair<int,int>>> time_q;

    for (int ii = 0; ii < jobs.size(); ii++)
    {
        pair<int, int> p = make_pair(jobs[ii][1], jobs[ii][0]);
        time_q.push(p);
    }

    while (time_q.empty() == false)
    {
        while (time_q.empty() == false)
        {
            pair<int, int> p = time_q.top();
            if (p.second > cur_time)
            {
                wating_queue.push(p);
                time_q.pop();
            }
            else
            {
                sum_time += (cur_time - p.second) + p.first;
                cur_time += p.first;
                time_q.pop();

                int prev_size = wating_queue.size();
               
                //하나 들어갔으므로 관계 재생성
                for (int ii = 0; ii < prev_size; ii++)
                {
                    time_q.push(wating_queue.front());
                    wating_queue.pop();
                }
            }

        }
        if (time_q.empty() == true && wating_queue.size() > 0) //유휴 상태
        {
            int min = 501;
            pair<int, int> minnode = make_pair(-999, -999);

            int prev_size = wating_queue.size();

            for (int ii = 0; ii < prev_size; ii++)
            {
                if (wating_queue.front().second < min)
                {
                    min = wating_queue.front().second;
                    if(minnode.first != -999)
                        wating_queue.push(minnode);
                    
                    minnode = make_pair(wating_queue.front().first, wating_queue.front().second);
                    wating_queue.pop();
                }
                else
                {
                    //최소가 아닐경우 큐의 맨 뒤로 이동
                    wating_queue.push(wating_queue.front());
                    wating_queue.pop();
                }
            }

            time_q.push(minnode);
            cur_time = minnode.second;

            pair<int, int> p = time_q.top();
            //MIN NOde 작업(유휴상태일때)
            sum_time += (cur_time - p.second) + p.first;
            cur_time += p.first;
            time_q.pop();
        }

        while (wating_queue.empty() == false)
        {
            time_q.push(wating_queue.front());
            wating_queue.pop();
        }

    }

    answer = sum_time / jobs.size();
    answer = std::floor(answer);
    return answer;
}

 

내 코드의 기본적 원리는 우선순위 큐와 대기 큐를 사용하는 것이다. 먼저 모든 잡을 우선순위 큐에 삽입한다. 그리고 p.second(요청 시간, InputTime)를 current_time과 비교한다. 만약 현재 시간보다 나중에 요청되는 노드라면 이를 대기 큐에 집어넣고, 다음 요청을 검증한다. 현재 시간보다 작거나 같은 노드를 사용하여(즉 요청이 수행 될 노드) cur_time을 업데이트한다(요청이 수행되고 난 뒤의 시간으로)

이후에, time_q(우선 순위 큐)가 비고 대기 큐만 남았다면, 디스크가 유휴 상태에 들어간 것으로 간주하여 wating_queue에 있는 잡들 중 가장 요청 시간이 작은 잡을 가져와서 적용하고, 나머지 잡을 다시 time_q에 집어 넣는다.

이 작업에서 주의할 점은, 한 번 잡이 수행되고 나면 남은 작업들을 모두 time_q에 집어넣어서, 다시 우선순위 관계를 재정립해야 한다는 것이다. 

만약 0,5 :: 1,2 :: 5,5의 잡이 있을 때, 0,5가 수행되고 나면 1,2와 5,5는 모두 수행될 자격을 갖춘다(요청 시간을 볼 때)

문제에서 요구하는 바를 따르면 다음 잡은 1,2가 들어가는게 맞으나, 이미 잡들이 PriorityQueue에 들어갔었기 때문에, ProcessTime이 제일 짧은 1,2잡은 이미 wating_queue에 들어가 있다. 그렇게 되면 세 번째 5,5 잡이 수행되어, 0.5 ->5,5 -> 1,2순서대로 잡이 수행되게 되므로 문제가 생긴다.

 

 

 

다른 사람의 풀이

 

int solution(vector<vector > jobs) {
    int answer = 0;

    std::priority_queue<vector, vector<vector >, CompareProcessTime> PQ;

    std::sort(jobs.begin(), jobs.end(), CompareInputTime());
    int time = jobs[0][0];
    auto iter = jobs.begin();
    while (iter != jobs.end() || !PQ.empty()) {
        while (iter != jobs.end() && (*iter)[0] <= time) {//작업이 이미 도착해있다면
            PQ.push(*iter++); //도착해 있는 작업들을 모두 Priority Queue에 넣음
        }

        if (!PQ.empty()) {
            time += PQ.top()[1]; //작업을 수행한다.
            answer += (time - PQ.top()[0]); //처음 들어온 시간부터 수행 된 시간 까지의 차이를 뺀다.
            PQ.pop();
        }
        else {
            time = (*iter)[0];
        }
    }

    answer /= jobs.size();
    return answer;
}

 

아래 코드의 기본적 원리는, 일단 InputTime(요청시간) 순으로 job들을 정렬한 뒤, time(현재 시간)을 기준으로 그보다 작은 요청시간을 가진(큐에 들어올 수 있는) 노드들을 모두 Priority Queue에 넣는 것이다. 그렇게 되면 현재 시간에서 그보다 작거나 같은 시간대의 요청들은 모두 PQ에 순서대로 들어가기 때문에, 프로세스 타임 순서대로(즉, SJF에 맞는 순서대로) 정렬이 가능하게 된다.

또한 iter++는 무조건 PQ의 push작업 이후 진행되게 만들어서 만약 PQ에 아무것도 없다면 time(현재시간) = iterator가 가리키는 시간   으로 만들어 준다.  즉 유휴가 발생했을 때 inputtime이 가장 빠른 노드들을 기준으로 다시 PQ에 넣는 작업을 진행하는 것이다.

 

한 가지 구현으로 여러 기능을 할 수 있고, 쓸데없는 예외등을 만들 필요가 없으며 간결한 코드이다.

죽었다 깨도 이런 생각은 못 할것 같아서 회의감이 든다.