난이도 ⭐⭐⭐
유형 : 구현

🧐 문제Permalink

문제 설명Permalink

이번 추석에도 시스템 장애가 없는 명절을 보내고 싶은 어피치는 서버를 증설해야 할지 고민이다. 장애 대비용 서버 증설 여부를 결정하기 위해 작년 추석 기간인 9월 15일 로그 데이터를 분석한 후 초당 최대 처리량을 계산해보기로 했다. 초당 최대 처리량은 요청의 응답 완료 여부에 관계없이 임의 시간부터 1초(=1,000밀리초)간 처리하는 요청의 최대 개수를 의미한다.

입력 형식Permalink

• solution 함수에 전달되는 lines 배열은 N(1 ≦ N ≦ 2,000)개의 로그 문자열로 되어 있으며, 각 로그 문자열마다 요청에 대한 응답완료시간 S와 처리시간 T가 공백으로 구분되어 있다.
• 응답완료시간 S는 작년 추석인 2016년 9월 15일만 포함하여 고정 길이 2016-09-15 hh:mm:ss.sss 형식으로 되어 있다.
• 처리시간 T는 0.1s, 0.312s, 2s 와 같이 최대 소수점 셋째 자리까지 기록하며 뒤에는 초 단위를 의미하는 s로 끝난다.
• 예를 들어, 로그 문자열 2016-09-15 03:10:33.020 0.011s은 “2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.010초“부터 “2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.020초“까지 “0.011초” 동안 처리된 요청을 의미한다. (처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함)
• 서버에는 타임아웃이 3초로 적용되어 있기 때문에 처리시간은 0.001 ≦ T ≦ 3.000이다.
• lines 배열은 응답완료시간 S를 기준으로 오름차순 정렬되어 있다.

출력 형식Permalink

• solution 함수에서는 로그 데이터 lines 배열에 대해 초당 최대 처리량을 리턴한다.

입출력 예제Permalink

예제1Permalink

• 입력: [

  “2016-09-15 01:00:04.001 2.0s”,

  “2016-09-15 01:00:07.000 2s”

  ]

• 출력: 1

예제2Permalink

• 입력: [

  “2016-09-15 01:00:04.002 2.0s”,

  “2016-09-15 01:00:07.000 2s”

  ]

• 출력: 2

• 설명: 처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함하므로

  첫 번째 로그는 01:00:02.003 ~ 01:00:04.002에서 2초 동안 처리되었으며,

  두 번째 로그는 01:00:05.001 ~ 01:00:07.000에서 2초 동안 처리된다.

  따라서, 첫 번째 로그가 끝나는 시점과 두 번째 로그가 시작하는 시점의 구간인 01:00:04.002 ~ 01:00:05.001 1초 동안 최대 2개가 된다.

예제3Permalink

• 입력: [

  “2016-09-15 20:59:57.421 0.351s”,

  “2016-09-15 20:59:58.233 1.181s”,

  “2016-09-15 20:59:58.299 0.8s”,

  “2016-09-15 20:59:58.688 1.041s”,

  “2016-09-15 20:59:59.591 1.412s”,

  “2016-09-15 21:00:00.464 1.466s”,

  “2016-09-15 21:00:00.741 1.581s”,

  “2016-09-15 21:00:00.748 2.31s”,

  “2016-09-15 21:00:00.966 0.381s”,

  “2016-09-15 21:00:02.066 2.62s”

  ]

• 출력: 7

• 설명: 아래 타임라인 그림에서 빨간색으로 표시된 1초 각 구간의 처리량을 구해보면 (1)은 4개, (2)는 7개, (3)는 2개임을 알 수 있다. 따라서 초당 최대 처리량은 7이 되며, 동일한 최대 처리량을 갖는 1초 구간은 여러 개 존재할 수 있으므로 이 문제에서는 구간이 아닌 개수만 출력한다.

  

✏️ 나의 풀이Permalink

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

bool comp(pair<bool,int> a, pair<bool,int> b) {
  return a.second < b.second;
}

// 시간을 ms 단위로 변경 후, 시작/종료 시간 반환
pair<pair<bool,int>,pair<bool,int>> log2times(string& line) {
  int hh = stoi(line.substr(11,2));
  int mm = stoi(line.substr(14,2));
  int ss_ms = (int)(round(stof(line.substr(17,6))*1000));
  int endTime = hh*3600*1000 + mm*60*1000 + ss_ms;

  string t = line.substr(24,line.size()-25);
  int processMs = (int)(stof(t)*1000);
  
  int startTime = endTime - processMs + 1;

  
  return {
    {false, startTime},
    {true, endTime}
  };
}

int solution(vector<string> lines) {
	// 시작/종료 시간을 포함하는 벡터
  vector<pair<bool,int>> timeline;
  
  for(int i=0; i<lines.size(); i++) {
    pair<pair<bool,int>,pair<bool,int>> times = log2times(lines[i]);
    timeline.push_back(times.first);
    timeline.push_back(times.second);
  }
  
  // 타임라인을 시간 기준으로 오름차순 정렬
  sort(timeline.begin(), timeline.end(), comp);

	// cnt: 현재 처리중인 개수
	// max_cnt: 1초간 처리 최대 개수
  int cnt = 0;
  int max_cnt = 0;
  for(int i=0; i<timeline.size(); i++) {
	  // 시작시간인 경우, cnt++;
    if(timeline[i].first == 0) { cnt++; }
    // 완료시간인 경우, 계산 후 cnt--;
    else if(timeline[i].first == 1) {
      int temp_cnt = cnt;
      int border_start = timeline[i].second;
      int border_end = border_start + 999;
      for(int j=i; j<timeline.size(); j++) {
        
        if(timeline[j].second > border_end) break;
        if(timeline[j].first == 0) temp_cnt++;
        
      }
      max_cnt = max(temp_cnt, max_cnt);
      cnt--;
    }
  }

  return max_cnt;
}

각 로그는 아래와 같은 정보를 가지고 있다.

- 끝난 시각 (hh:mm:ss.sss)
- 처리 시간 (T초)

이를 통해 각 로그의 시작 시간과 종료 시간을 알 수 있다.

로그를 기반으로 시작 시간과 종료 시간을 ms로 변환한 후, 하나의 리스트에 담아 시간 기준으로 정렬하였다.

• 타임라인 순회
  1. 시작 시간 이벤트면, 현재 처리 요청 개수 cnt++;
  2. 종료 시간 이벤트면:
  • 종료 시점을 기준으로 1초 동안 (즉, [endTime, endTime + 999]) 얼마나 많은 요청이 처리중인지 센다.
  • 이때 cnt는 이미 처리 중이던 요청 수이므로, 새로 시작되는 요청 수를 더해 temp_cnt 계산
  • max_cnt를 업데이트
  • 그리고 이벤트가 종료되었으므로 cnt—
• 성능 : 최악의 경우 $O(N^2)$이 될 수 있다.

✔️ 다른 사람의 풀이Permalink

#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

#define BUFF_SIZE 86400000

int buff[BUFF_SIZE] = {0};

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

    for (int i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        int end=0;
        int elapsed_time;
        int y, m, d, hh, mm, ss, zzz;
        double elapsed_double;
        sscanf(lines[i].c_str(), "%d-%d-%d %d:%d:%d.%d %lfs", &y, &m, &d, &hh, &mm,&ss, &zzz, &elapsed_double);
        elapsed_time = (int)(elapsed_double * 1000);

        end += hh*60;
        end += mm;
        end *= 60;
        end += ss;
        end *= 1000;
        end += zzz;

        for (int j = end - (elapsed_time-1) -999; j <= end; j++)
        {
            if (j < 0 || j >= BUFF_SIZE)
                continue;
            buff[j] += 1;
            answer = max(answer, buff[j]);
        }
    }

    return answer;
}

나의 코드와는 달리 sscanf를 사용하여 처리하고 있다.

substr와 stoi, stof를 통해 변환하는 것과 달리 매우 깔끔한 코드를 보여준다.

• 아이디어
  • 로그를 한 줄씩 읽고, 끝난 시각과 처리 시간을 구한다.
  • 시작 시점을 기점으로 1초전부터, 끝난 시점까지가 순회 범위
  • 해당 로그가 영향을 미치는 모든 구간을 순회하며, 그 구간의 buff에 +1
  • answer(즉, 1초간 최대 처리 개수)를 업데이트한다.
• 성능 : 최악의 경우 $O(N^2)$이 될 수 있다.

🧐 성능 비교Permalink

최악의 경우 $O(N^2)$인 점은 같다.

하지만 처리 시간의 최대 값은 3000ms 이므로, 나의 코드가 더 최적화가 좋은 것을 확인할 수 있다.

실제로 테스트 케이스 결과에서도 유의미한 차이를 보였다.

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