[프로그래머스] [1차] 캐시

butterbeetle·2023년 2월 25일
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문제설명

캐시

지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다.

이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다.

어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.

어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.

입력 형식

  • 캐시 크기(cacheSize)와 도시이름 배열(cities)을 입력받는다.
  • cacheSize는 정수이며, 범위는 0 ≦ cacheSize ≦ 30 이다.
  • cities는 도시 이름으로 이뤄진 문자열 배열로, 최대 도시 수는 100,000개이다.
  • 각 도시 이름은 공백, 숫자, 특수문자 등이 없는 영문자로 구성되며, 대소문자 구분을 하지 않는다. 도시 이름은 최대 20자로 이루어져 있다.

출력 형식

  • 입력된 도시이름 배열을 순서대로 처리할 때, "총 실행시간"을 출력한다.

제한사항

  • 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
  • cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
  • cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

입출력 예

캐시크기(cacheSize)도시이름(cities)실행시간
3["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA"]50
3["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul"]21
2["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "SanFrancisco", "Seoul", "Rome", "Paris", "Jeju", "NewYork", "Rome"]60
5["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "SanFrancisco", "Seoul", "Rome", "Paris", "Jeju", "NewYork", "Rome"]52
2["Jeju", "Pangyo", "NewYork", "newyork"]16
0["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA"]25

내 풀이

function solution(cacheSize, cities) {
    const cache = []
    let time = 0;

    cities.forEach((city)=>{
        let index = 0;
        city = city.toLowerCase();

        if(cache.includes(city)){
            index = cache.indexOf(city)
            time += 1
        }
        else time += 5

        cache.push(city)

        if(cache.length > cacheSize || index > 0){
            cache.splice(index, 1)
        }
    })

    return time;
}

정보처리기사 취득할 때 공부했었던.. 그치만 지금은 기억이 잘 안나던.. 페이지 교체 알고리즘 중 LRU알고리즘으로 푸는 문제 이다.

알고리즘 자체만 알고 있다면 그렇게 어렵지 않은 문제인 것 같다.

대소문자를 구분하지 않기때문에 소문자로 바꿔서 진행했다.

만약 지금 캐시배열에 city 가 있다면 cache hit 이므로 +1을 해주고 아니라면 cache miss 이므로 +5를 해준다.

처음에는 index없이 했었는데 채점결과가 65점밖에 나오질 않았다.

그 이유는 cacheSize가 4인 경우,
[2, 3, 1, 4]인 상태에서 1hit되면
[3, 1, 4, 1]이 아니라 [2,3,4,1]가 되어야 한다.

그래서 index를 추가했고 단순 shift()로 배열을 삭제하던걸 splice로 변경하였다.

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멍청이

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