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.
function solution(cacheSize, cities) {
let stack = [];
let answer = 0;
// for문을 돌리면서
for (let i = 0; i < cities.length; i++) {
// 일단 대소문자구별이 없으니 하나로 통일하고
const temp = cities[i].toUpperCase();
// 스택에 포함해있을때와, casheSize보다 작을때, 그렇지 않을때로 구분했다
// 스택에 이미있으면 스택에 잇는 값을 지우고 새로운값으로 업데이트 해준다
// 캐시사이즈보다 작으면 그냥 push해주고
// 캐시사이즈보다 크면 앞에건 지우고 push해준다
if (stack.includes(temp)) {
answer += 1;
stack.splice(stack.indexOf(temp), 1);
stack.push(temp);
} else if (stack.length < cacheSize) {
answer += 5;
stack.push(temp);
} else {
answer += 5;
stack.shift(); // 가장 오래된 도시 제거
stack.push(temp);
}
}
return answer;
}
위에처럼 풀면 테스트케이스 7번과 17번에서 틀렸다고 나온다
찾아보니까 캐시사이즈가 0일때를 조건을 추가해줘야한다고 한다
function solution(cacheSize, cities) {
let stack = [];
let answer = 0;
for (let i = 0; i < cities.length; i++) {
const temp = cities[i].toUpperCase();
if(cacheSize === 0){
answer += 5
}else if (stack.includes(temp)) {
answer += 1;
stack.splice(stack.indexOf(temp), 1);
stack.push(temp);
} else if (stack.length < cacheSize) {
answer += 5;
stack.push(temp);
} else {
answer += 5;
stack.shift();
stack.push(temp);
}
}
return answer;
}