프로세스
문제 설명
제한사항
입출력 예 설명
운영체제의 역할 중 하나는 컴퓨터 시스템의 자원을 효율적으로 관리하는 것입니다. 이 문제에서는 운영체제가 다음 규칙에 따라 프로세스를 관리할 경우 특정 프로세스가 몇 번째로 실행되는지 알아내면 됩니다.
1. 실행 대기 큐(Queue)에서 대기중인 프로세스 하나를 꺼냅니다.
2. 큐에 대기중인 프로세스 중 우선순위가 더 높은 프로세스가 있다면 방금 꺼낸 프로세스를 다시 큐에 넣습니다.
3. 만약 그런 프로세스가 없다면 방금 꺼낸 프로세스를 실행합니다.
3.1 한 번 실행한 프로세스는 다시 큐에 넣지 않고 그대로 종료됩니다.
예를 들어 프로세스 4개 [A, B, C, D]가 순서대로 실행 대기 큐에 들어있고, 우선순위가 [2, 1, 3, 2]라면 [C, D, A, B] 순으로 실행하게 됩니다.
현재 실행 대기 큐(Queue)에 있는 프로세스의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와, 몇 번째로 실행되는지 알고싶은 프로세스의 위치를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 해당 프로세스가 몇 번째로 실행되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한사항
- priorities의 길이는 1 이상 100 이하입니다.
- priorities의 원소는 1 이상 9 이하의 정수입니다.
- priorities의 원소는 우선순위를 나타내며 숫자가 클 수록 우선순위가 높습니다.
- location은 0 이상 (대기 큐에 있는 프로세스 수 - 1) 이하의 값을 가집니다.
- priorities의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1 … 과 같이 표현합니다.
[2, 1, 3, 2] | 2 | 1 |
[1, 1, 9, 1, 1, 1] | 0 | 5 |
예제 #1
문제에 나온 예와 같습니다.
예제 #2
6개의 프로세스 [A, B, C, D, E, F]가 대기 큐에 있고 중요도가 [1, 1, 9, 1, 1, 1] 이므로 [C, D, E, F, A, B] 순으로 실행됩니다. 따라서 A는 5번째로 실행됩니다.
내 풀이
from collections import deque
def solution(priorities, location):
answer = 0
queue = deque()
for lo, pro in enumerate(priorities):
queue.append([pro, lo])
sorted_prior = sorted(priorities, reverse = True)
while True:
max_pri = sorted_prior[0]
current, lo = queue.popleft()
if current == max_pri:
sorted_prior.pop(0)
answer += 1
if lo == location:
return answer
else:
queue.append([current, lo])
return answer
- 큐를 이용해서 풀이한다.
- for문에서 enumerate()를 통해 인덱스와 priority 값이 함께 queue에 추가되도록 한다.
- [priority, lo]로 추가해야 다음 줄에서 정렬할 때 priority값을 기준으로 정렬된다.
- 정렬은 내림차순으로 정렬하여 우선순위가 높은 순으로 정렬되게 한다.
- while문
- sorted_prior의 0번 인덱스가 가장 높은 우선순위이므로 그것을 가장 먼저 꺼내야 한다. 그래서 max_pri에 그 값을 저장해둔다.
- queue에서 popleft()로 맨 앞에 있는 것을 빼온다.
- if문: 현재 우선 순위 값이 가장 높은 우선 순위가 같다면
- sorted_prior에서 맨 앞의 값을 pop한다.
- answer에 1을 더한다. (한 프로세스가 처리된 것이므로. 이것은 다음 if문의 참/거짓과 상관없이 무조건 수행되어야 하는 것이라 중첩된 if문 밖에 둔다.)
- if문: lo와 location이 같다면
- 찾고 싶어하는 프로세스이므로 answer 값을 리턴한다.
- else문 (가장 높은 우선 순위와 같지 않으면)
- queue에 다시 넣는다.
그런데, 내림차순으로 정렬하고 pop(0)으로 max_pri를 구할 때, 맨 첫번째 원소가 빠지면 리스트를 한칸씩 당겨야해서 O(n)의 시간복잡도가 걸린다. 그래서 위 코드의 시간 복잡도는 O(n^2)이다.
그래서 오름차순으로 정렬하고 pop() 방식으로 바꾸는게 낫다.
개선한 코드
from collections import deque
def solution(priorities, location):
answer = 0
queue = deque()
for lo, pro in enumerate(priorities):
queue.append([pro, lo])
sorted_prior = sorted(priorities)
while True:
max_pri = sorted_prior[-1]
current, lo = queue.popleft()
if current == max_pri:
sorted_prior.pop()
answer += 1
if lo == location:
return answer
else:
queue.append([current, lo])
return answer
이 코드의 시간 복잡도는 O(nlogn) (정렬 때문에)이다.
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