# 문제 설명
# 하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다. 디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.
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# 예를들어
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# - 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
# - 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
# - 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청
# 와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.
# Screen Shot 2018-09-13 at 6.34.58 PM.png
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# 한 번에 하나의 요청만을 수행할 수 있기 때문에 각각의 작업을 요청받은 순서대로 처리하면 다음과 같이 처리 됩니다.
# Screen Shot 2018-09-13 at 6.38.52 PM.png
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# - A: 3ms 시점에 작업 완료 (요청에서 종료까지 : 3ms)
# - B: 1ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 12ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 11ms)
# - C: 2ms부터 대기하다가, 12ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 16ms)
# 이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.
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# 하지만 A → C → B 순서대로 처리하면
# Screen Shot 2018-09-13 at 6.41.42 PM.png
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# - A: 3ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 3ms)
# - C: 2ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 9ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 7ms)
# - B: 1ms부터 대기하다가, 9ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 17ms)
# 이렇게 A → C → B의 순서로 처리하면 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 9ms(= (3 + 7 + 17) / 3)가 됩니다.
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# 각 작업에 대해 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]을 담은 2차원 배열 jobs가 매개변수로 주어질 때, 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 가장 줄이는 방법으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다)
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# 제한 사항
# jobs의 길이는 1 이상 500 이하입니다.
# jobs의 각 행은 하나의 작업에 대한 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간] 입니다.
# 각 작업에 대해 작업이 요청되는 시간은 0 이상 1,000 이하입니다.
# 각 작업에 대해 작업의 소요시간은 1 이상 1,000 이하입니다.
# 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.
# 입출력 예
# jobs	return
# [[0, 3], [1, 9], [2, 6]]	9

import heapq


def solution(jobs):
    answer = 0
    prev_start = -1
    start = 0
    length = 0
    n_done = 0
    queue = []
    jobs = sorted(jobs, key=lambda x: (x[0], x[1]))
    while n_done < len(jobs):
        n_done += 1
        for job in jobs: # Requisitions during operation
            if job[0] <= start and job[0] > prev_start:
                heapq.heappush(queue, [job[1], job[0]]) # [job_length, start_date]
        if not queue: # Requisitions after operation
            for job in jobs:
                if job[0] > prev_start:
                    tmp = job[0]
                    for job in jobs:
                        if job[0] == tmp: # Getting all requisitions which has the same start point.
                         heapq.heappush(queue, [job[1], job[0]])
                    break
        tmp = heapq.heappop(queue)
        length = tmp[0]
        wait_time = start - tmp[1]
        if wait_time < 0:
            wait_time = 0
            start = tmp[1]
        answer += wait_time + length
        prev_start = start
        start += length
    return int(answer/n_done)

# Method to Solve : Priority Queue
# Time Complexity : O(N^2)
# Space Complexity : O(N)