프로그래머스 Lv.2 | Python | 프로세스

1. 문제 정보

프로그래머스

 

• 난이도: Lv.2

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2. 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.

 

제한 조건

• 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.

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3. 접근 기준

이 문제는 단순 정렬 문제가 아니라, 큐의 앞에서 꺼내고 다시 뒤로 보내는 흐름을 그대로 따라가야 한다.

따라서 다음 기준으로 접근해야 한다.

• 프로세스는 순서대로 대기한다.
• 맨 앞 프로세스를 하나 꺼낸다.
• 뒤에 더 높은 중요도의 프로세스가 있으면 다시 뒤로 보낸다.
• 없으면 실행 순서를 1 증가시킨다.
• 실행된 프로세스가 내가 찾는 위치라면 종료한다.

즉, 이 문제는 큐 기반 시뮬레이션 문제다.

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4. 사용한 패턴 / 알고리즘

• 큐(Queue)
  • 현재 대기 중인 프로세스를 순서대로 관리
  시뮬레이션
  • 문제에서 주어진 실행 규칙을 그대로 구현
  각 원소는 다음 정보를 함께 저장해야 한다.
  • 원래 위치 idx
  • 중요도 priority
  그래야 실행 순서를 세다가, 내가 찾는 프로세스인지 확인할 수 있다.

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5. 핵심 아이디어

• 핵심은 큐에 (인덱스, 중요도) 형태로 넣고, 현재 꺼낸 프로세스보다 더 높은 중요도가 남아 있는지만 확인하는 것이다.

현재 프로세스를 (idx, v)라고 하면,

• 큐 안에 v보다 큰 중요도가 하나라도 있으면 → 다시 뒤로 보냄
• 없으면 → 실행

이 과정을 반복하면 실제 문제 흐름 그대로 처리할 수 있다.

 

특히 이 문제는 단순히 중요도만 보면 안 되고, 처음 위치(location) 도 함께 기억해야 한다는 점이 중요하다.

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6. 풀이 코드 　

초기코드

from collections import deque
def solution(priorities, location):
    answer = 0
    q = deque()
    for idx, v in enumerate(priorities):
        q.append((idx,v))
    while q:
        idx, v = q.popleft()
        if v==max(priorities):
            answer+=1
            priorities[idx]=0
            if idx==location:
                return answer
            
        elif v<max(priorities):
            q.append((idx,v))​

 

최적화 코드

from collections import deque

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    q = deque((idx, v) for idx, v in enumerate(priorities))

    while q:
        idx, v = q.popleft()

        if any(v < x[1] for x in q):
            q.append((idx, v))
        else:
            answer += 1
            if idx == location:
                return answer​

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7. 초기 코드와 최적화 코드 비교

초기 코드는 priorities 리스트와 큐를 함께 사용하면서, 매번 max(priorities)를 확인해 현재 프로세스를 실행할지 판단했다.

이 방식도 정답은 맞지만, 실행된 프로세스의 값을 0으로 바꾸는 식으로 원본 리스트를 계속 수정해야 해서 흐름이 다소 복잡하다.

반면 최적화 코드는 큐 하나만으로 로직을 처리한다.

• 현재 프로세스보다 높은 중요도가 남아 있는지 any()로 확인
• 높으면 뒤로 보냄
• 아니면 실행

초기 코드는 별도 리스트 상태까지 함께 관리하는 구조이고, 최적화 코드는 큐 내부 상태만으로 판단하는 구조다.

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8. 핵심 로직 요약

이 문제의 핵심은 큐의 앞에서 하나를 꺼낸 뒤, 더 높은 중요도가 남아 있는지 확인하여 다시 넣을지 실행할지를 결정하는 것이다.

• (인덱스, 중요도) 형태로 큐를 만든다.
• 맨 앞 프로세스를 꺼낸다.
• 뒤에 더 높은 중요도가 있으면 다시 큐 뒤로 보낸다.
• 없으면 실행 순서를 증가시킨다.
• 실행된 프로세스가 원하는 위치면 그 순서를 반환한다.

결국, “큐로 순서 관리 + 높은 중요도 존재 여부 확인 + 실행 순서 카운트” 이 세 가지가 핵심이다.

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9. 정리

이 문제는 우선순위 큐 문제처럼 보일 수 있지만, 실제로는 원래 순서를 유지하면서 앞뒤로 이동하는 과정이 중요하다.

그래서 단순 정렬보다는 큐를 사용한 시뮬레이션이 더 자연스럽다.

이 문제를 풀 때 기억할 포인트는 다음과 같다.

• 순서가 바뀌며 반복된다 → 큐
• 규칙을 그대로 따라간다 → 시뮬레이션
• 특정 프로세스를 찾아야 한다 → 인덱스도 함께 저장

프로세스 문제는 큐와 시뮬레이션의 대표적인 유형으로 정리할 수 있다.