[stack/queue]99클럽 코테 스터디 26일차 TIL + 프로그래머스/2/42587. 프로세스

문제 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.

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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.

입출력 예

priorities	location	return
[2, 1, 3, 2]	2	1
[1, 1, 9, 1, 1, 1]	0	5

입출력 예 설명

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.

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※ 공지 - 2023년 4월 21일 문제 지문이 리뉴얼되었습니다.

 

 

 

<내코드>

from collections import deque

def solution(priorities, location):
    answer = 0    
    queue = deque()
    
    p = 0
    for prioritie in priorities:
        queue.append((p,prioritie))    
        p += 1
    
    while queue :
        ps = queue.popleft()
        
        # 우선순위가 더 높은 프로세스가 있는지 확인
        if any(ps[1] < q[1] for q in queue):
            queue.append(ps)
        else :
            answer += 1
            if ps[0] == location:
                return answer
    
    # while queue :
    #     ps = queue.popleft()
    #     for i in range(len(queue)):
    #         # if ps[1] >= queue[i][1]: # 내가 가장 크면
    #         if ps[1] >= queue[i][1]: # 내가 가장 크면
    #             print(i)
    #             print(ps[1], queue[i][1])
    #             answer += 1
    #             if ps[0] == location:
    #                 return answer
    #             continue # 프로세스 실행
    #         # 다른게 더 크면
    #         queue.append(ps) # 큐에 다시 넣기    
    
    return answer

- 딕셔너리 대신 튜플을 사용한 이유

1. 순서가 중요한경우

인덱스와 우선순위가 불변함

또한 큐에 여러번 넣고 빼면서 더 필요함

 

2. 간단한 데이터 구조

(인덱스, 우선순위)같은 간단한구조는 튜플보다 훨씬 수월함

<모범사례>

from collections import deque

def solution(priorities, location):
    queue = deque([(i, p) for i, p in enumerate(priorities)])
    order = 0
    
    while queue:
        current = queue.popleft()
        if any(current[1] < other[1] for other in queue):
            queue.append(current)
        else:
            order += 1
            if current[0] == location:
                return order

<보충학습>

- 핵심아이디어

 

1. enumerate

# 문제 1: enumerate를 사용한 위치 추적
data = [10, 20, 30, 40, 50]
value = 60

tp = []
for i, d in enumerate(data):
    tp.append((i,d))

print(tp)
for i in range(len(tp)):
    if tp[i][1] == value:
        print(tp[i][0])
        break
    if i == len(tp) - 1:
        print("-1")

 

+ zip

- 두개이상의 리스트에 대한 병렬로 반복용도임

# 문제 5: zip과 튜플을 사용한 사전 만들기
keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Alice", 25, "New York"]

dic = {}
# 출력: {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
for key, value in zip(keys,values):
    dic[key] =value

print(dic)

 

3. any

any() : 입력값 중 하나라도 유효한 값이 있는지 확인할 때 용도 (하나만이라도 True)

all() : 입력값 중 모든 값이 유효한지 확인할 때 (모두가 True)

# 문제 2: any를 사용한 조건 체크
numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
# 출력: True (모두 짝수)
if all(num % 2 == 0 for num in numbers):
    print(True)
else :
    print(False)

numbers = [2, 4, 6, 7, 10]
# 출력: False (7은 홀수)
if all(num % 2 == 0 for num in numbers):
    print(True)
else :
    print(False)