[Python][파이썬][프로그래머스] 추석트래픽(2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT)

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코딩테스트 연습 - [1차] 추석 트래픽

 

추석 트래픽

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 형식

• 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 형식

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

입출력 예제

예제1

• 입력: [
  2016-09-15 01:00:04.001 2.0s,
  2016-09-15 01:00:07.000 2s
  ]

• 출력: 1

예제2

• 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.

예제3

• 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.

  

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문제풀이

해당문제는 아래 카카오의 해설을 참고하였다.

tech.kakao.com/2017/09/27/kakao-blind-recruitment-round-1/

카카오 신입 공채 1차 코딩 테스트 문제 해설

해당문제는 처리시간의 시작시간을 계산하는 것과 1초동안 초당 최대 처리량을 구하는 것으로 구분된다.

먼저 Split과 Strptime를 통해 리스트들을 datetime화 해주고, start시간을 소요시간을 빼서 구해준다.

참고로 밀리세컨드는 "%f"라는 문제로 처리한다.

그다음에는 트래픽의 구간(1초)을 구해야하는데 중요한 것은 요청량이 변하는 순간은 각 로그의 시작과 끝뿐이다는 것이다. 따라서, 각 로그 별 2번의 트래픽 구간을 구해서 비교 연산을 수행하면 되는 것이다.

구간의 경우는 세가지가 있는데, 첫째는 끝나는 부분이 트래픽에 포함된 경우, 둘째는 시작하는 부분이 트래픽에 포함된 경우, 셋째는 전체 구간이 트래픽 구간에 포함되는 경우이다. 모든 경우를 이 세가지로 나누어 처리한다면 문제를 해결할 수 있을 것이다.

 

코드풀이

from datetime import datetime, timedelta

def solution(lines):
    if len(lines) == 1:
        return 1
    start_time = []
    time = []
    for i in lines:
        split = i.split(' ')
        mili = int(round(float(split[2][:-1]),3)*1000 -1)
        end = datetime.strptime(split[0]+' ' + split[1], "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
        start = end - timedelta(milliseconds=mili)
        start_time.append((start,end)) #lines의 원소의 시작시간과 끝시간을 담아준다.
        time.append(start) # 트래픽이 시작하는 시간을 따로 담아주자.
        time.append(end)
    # start_time = sorted(start_time, key = lambda x : (x[0]))

    i = 0
    result = []
    while i != len(time):
        stand_start = time[i] #트레픽 체크 시작하는 지점
        stand_end = stand_start + timedelta(milliseconds=999) #트레픽 체크가 끝나는 지점
        answer = 0
        for a in start_time:
            if a[0]<=stand_start and a[1]>=stand_start: #끝나는 부분이 트래픽에 포함된 경우
                answer += 1
            elif a[0] <= stand_end and a[1] >= stand_end: #시작하는 부분이 트래픽에 포함된 경우
                answer += 1
            elif a[0] >= stand_start and a[1] <= stand_end: # 전체 구간이 트래픽 구간에 포함되는 경우
                answer += 1

        result.append(answer)
        i += 1
    return max(result)