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.
cacheSize
)와 도시이름 배열(cities
)을 입력받는다.cacheSize
는 정수이며, 범위는 0 ≦ cacheSize
≦ 30 이다.cities
는 도시 이름으로 이뤄진 문자열 배열로, 최대 도시 수는 100,000개이다.LRU
(Least Recently Used)를 사용한다.cache hit
일 경우 실행시간은 1
이다.cache miss
일 경우 실행시간은 5
이다.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 |
function solution(cacheSize, cities) {
let result = 0;
let cache = [];
// 캐시 크기가 0일 경우 모든 처리가 cache miss이므로 cities의 길이 * 5가 총 실행시간
if (cacheSize === 0) return cities.length * 5;
// 대소문자 구분 없이 처리하기 위해 소문자로 변경
cities = cities.map((city) => city.toLowerCase());
// LRU 알고리즘 적용
cities.forEach((city) => {
const cacheIndex = cache.indexOf(city);
if (cacheIndex === -1) {
// cache 교체 필요
if (cache.length === cacheSize) cache.shift();
result += 5; // cache miss
} else {
// cache에서 해당 city 삭제
cache.splice(cacheIndex, 1);
result++; // cache hit
}
// cache에 최신으로 push
cache.push(city);
});
return result;
}
LRU 알고리즘(Least Recently Used Algorithm) - Wikipedia