2-kjs254

[kjs254]

🔗 문제 링크

프로세스

✔️ 소요된 시간

1시간

문제에 제시된 로직을 구현하는 간단한 문제였지만 deque을 처음 사용해 보느라 시간이 많이 잡혔습니다.

✨ 수도 코드

1. 문제 설명

1. 실행 대기 queue에서 대기중인 프로세스 하나를 꺼냅니다.

2. 큐에 대기중인 프로세스 중 우선순위가 더 높은 프로세스가 있다면 방금 꺼낸 프로세스를 다시 queue에 삽입합니다.

3. 만약 우선순위가 더 높은 프로세스가 없다면 방금 꺼낸 프로세스를 실행합니다.

   • 한번 실행한 프로세스는 다시 큐에 넣지 않고 그대로 종료됩니다.

프로세스의 우선순위가 담긴 배열 priorities와 몇 번째에 실행되는지 알고 싶은 프로세스의 위치 location이 입력으로 주어집니다. 여기서 location에 위치한 프로세스가 몇 번째로 실행되는지 출력하면 됩니다.

예를 들어 배열 [2,1,3,2]와 2가 입력으로 주어진다면 다음과 같이 수행합니다.

4개의 프로세스 [A, B, C, D]가 대기 큐에 있고 중요도가 [2, 1, 3, 2] 이므로 [C, D, A, B] 순으로 실행됩니다. 따라서 C는 1번째로 실행됩니다.

2. 문제 해석

위 로직에 따라 예시를 돌려보면 다음과 같습니다.

	0(A)	1(B)	2(C)	3(D)	실행 프로세스 (순서)
1	A(2)	B(1)	C(3)	D(2)	-
2	B(1)	C(3)	D(2)	A(2)	-
3	C(3)	D(2)	A(2)	B(1)	-
4	D(2)	A(2)	B(1)		C (1번째)
5	A(2)	B(1)			D (2번째)
6	B(1)				A (3번째)
7					B (4번째)

location 값인 2에 해당하는 C가 1번째로 실행되므로 1을 출력합니다.

우선순위가 같은 값이 존재하므로 단순히 우선순위에 따라 정렬하는 것만으로는 실행 순서를 알 수 없습니다.

우선순위가 가장 큰 C가 1번째로 실행되는 것은 자명하지만 A와 D 중 누가 2번째로 실행되는지 바로 알 수는 없기 때문입니다.

따라서 예시처럼 프로세스의 이름 (ex-[A,B,C,D])을 명시하고 로직을 통해 우선순위 배열과 이름 배열이 동시에 돌아가는 방법이 가장 직관적입니다.

프로세스의 이름을 담은 배열 processes를 생성하여 코드를 구현해 보겠습니다.

3. 코드 작성

1. 프로세스의 이름을 담은 배열 processes 생성 ( location과 매치하기 쉽게 [0, 1, 2, ...]로 선언 )

   processes = list(range(len(priorities)))

2. 맨 앞에 위치한 프로세스의 우선순위보다 더 높은 프로세스가 존재하면 priorities 맨 뒤에 pop ( processes에도 적용 )

   if priorities[0]<max(priorities): 
            priorities.append(priorities.pop(0)) 
            processes.append(processes.pop(0))

3. 그렇지 않다면 그 프로세스를 실행(삭제) 후 실행횟수 증가
   

   • 실행한 프로세스의 이름이 location과 같을 때 실행횟수 반환

   else:
        del(priorities[0])
        answer +=1
            
        if processes.pop(0)==location:
            return answer

전체 코드

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    processes = list(range(len(priorities))) # 프로세스 번호 [0,1,2,...]
    
    while priorities:
        if priorities[0]<max(priorities): 
            priorities.append(priorities.pop(0)) # 우선순위가 더 높은 프로세스가 존재할 때, 큐의 맨 뒤에 삽입
            processes.append(processes.pop(0)) # 프로세스 번호에도 똑같이 적용
        else:
            del(priorities[0]) # 프로세스 종료 및 실행횟수 증가
            answer +=1
            
            if location==processes.pop(0):
                return answer

4. 추가

저번 PR에서 리스트에서의 삽입이나 삭제는 다른 요소들을 움직이는 작업이 발생하여 $O(n)$만큼의 시간이 소요된다는 점을 배웠습니다.

파이썬의 collections 라이브러리의 deque을 이용하여 시간을 비교 안해볼 수 없죠.

위 코드의 자료형을 전부 큐로 바꾸어줍니다. 🔥 🔥

from collections import deque

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    processes = deque(range(len(priorities)))
    priorities = deque(priorities)
    
    while priorities:
        if priorities[0]<max(list(priorities)):
            priorities.append(priorities.popleft())
            processes.append(processes.popleft())
        else:
            priorities.popleft()
            answer +=1
            
            if location==processes.popleft():
                return answer

비교 결과는 다음과 같습니다. 😢 😢

어디가 deque을 사용한 케이스인지 맞출 수 있으십니까? 아마 아무도 못맞출거라 생각합니다.

좌측이 list를 이용하여 걸린 시간이고 우측이 deque을 이용하여 걸린 시간입니다.

시간이 늘어난 케이스가 대다수인데 다음과 같은 원인이 예상됩니다.
1. len() 사용
2. max() 사용
3. deque 사용 미숙

자료구조를 배울 때는 쉬워보였는데 막상 활용하려니 쉽지 않은 것 같습니다. 적극적인 피드백 부탁드립니다.

📚 새롭게 알게된 내용

평소에 라이브러리를 거의 사용하지 않고 문제를 풀어왔는데 오늘 거의 처음으로 제대로 활용해 보았습니다. 앞으로도 많은 라이브러리를 접할 예정입니다.

그리고 자료구조를 이용해 연산 시간을 줄이는 문제에 대한 두려움이 많이 줄어둘어서 스택, 큐, 힙 등 많은 자료구조 문제들을 풀어보고 싶어졌습니다.

마지막으로 머릿속으로 그려진 내용을 질서정연하게 설명하는 것은 참 어려운것 같습니다. 좀 더 읽기 쉽고 편하게 작성하는 요령을 배워나가야겠습니다.

deque 관련해서는 아래 블로그의 도움을 받았습니다
출처 : [Python] deque 사용법

[rivkms]

✔️ 지산님의 멋진 풀이와 사고과정을 들여다볼 수 있어서 좋았습니다.
✔️ 지난번 피드백에서 나왔던 Deque를 사용해보신 점이 특히 독보였고 해당 기능을 써보려고 노력하셨던 점이 좋았다고 생각합니다.
✔️ 또한 Deque와 list를 사용한 방법을 비교해봄으로써 어떤 것이 더 효과적인지 비교해보는 것도 인상적이었습니다.👍

✔️ 제가 이 문제를 보면서 제일 먼저 든 생각은, 아 Priority_Queue 문제구나!! 였습니다.
♦️ 문제에서 우선순위를 강조하였기에 ‼️Priority_Queue‼️를 사용한다면 더 편하게 문제를 풀 수 있었을 것 같습니다
📝 이 방법 뿐만 아니라 다양한 방법으로도 구현해보시는 것을 추천드립니다.

수고하셨습니다 😁

[kjs254]

✔️ 지산님의 멋진 풀이와 사고과정을 들여다볼 수 있어서 좋았습니다. ✔️ 지난번 피드백에서 나왔던 Deque를 사용해보신 점이 특히 독보였고 해당 기능을 써보려고 노력하셨던 점이 좋았다고 생각합니다. ✔️ 또한 Deque와 list를 사용한 방법을 비교해봄으로써 어떤 것이 더 효과적인지 비교해보는 것도 인상적이었습니다.👍

✔️ 제가 이 문제를 보면서 제일 먼저 든 생각은, 아 Priority_Queue 문제구나!! 였습니다. ♦️ 문제에서 우선순위를 강조하였기에 ‼️Priority_Queue‼️를 사용한다면 더 편하게 문제를 풀 수 있었을 것 같습니다 📝 이 방법 뿐만 아니라 다양한 방법으로도 구현해보시는 것을 추천드립니다.

수고하셨습니다 😁

좋은 피드백 감사합니다.

우선순위 큐를 사용하는 방법도 있다는 걸 제가 왜 몰랐을까요..

queue 라이브러리에 있는 PriorityQueue를 사용하여 문제를 더 편하게 풀 수 있어 보입니다.

한 가지 걸리는 점은 우선순위가 같은 원소들을 어떻게 처리할지 금방 떠오르지 않네요.. 한번 도전해 보도록 하겠습니다 ❗ ❗

[YIM2UL2ET]

예시를 프로세스 돌려서 표로 정리 해둔거랑, 다른 로직을 서로 비교하면서 시간을 측정하신게 인상 깊었습니다. 아직 큐를 배우지 않아서 코드 리뷰는 자세하게 못하는게 아쉽네요. 지금 제 눈에는 깔끔하고 완벽한 코드처럼 보입니다. 수고하셨습니다.