📍문제 설명📍
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.
📚입출력 예시📚
- 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.
- 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
- cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
- cache miss일 경우 실행시간은 5이다.
💯성공한 풀이💯
function solution(cacheSize, cities) {
var answer = 0;
let queue = [];
cities.map(c => {
c = c.toLowerCase();
if(queue.includes(c)) {
let idx = queue.indexOf(c);
queue.splice(idx, 1)
queue.unshift(c);
answer += 1;
}else if(!queue.includes(c)){
queue.unshift(c);
answer += 5;
}
if(queue.length > cacheSize) {
queue.pop();
}
});
return answer;
}💡문제 접근 방식💡
이 문제에서 필요한 지식은 캐시 교체 알고리즘인 LRU 알고리즘이다.
LRU 알고리즘
많은 운영체제가 사용하고 있는 알고리즘으로 가장 좋은 캐시 교체 알고리즘으로 평가되고 있습니다.LRU를 해석하면 가장 최근에 사용된 알고리즘이라는 뜻으로 "메모리에 남아 있는 캐시 중 가장 오래동안 사용되지 않은 캐시를 새로운 캐시로 교체"합니다.
이 LRU 알고리즘을 이해했다는 지식을 토대로 설명하겠다.
우선 내가 선택한 방식은 HashMap이 아닌 Queue를 사용하였다.
위 코드의 실행 흐름은 이렇게된다.
- 큐에 이미 데이터가 존재하는경우 그 인덱스를 찾아 그 부분만 자른 후 새로들어온 데이터를 큐에 삽입한다.
- 큐에 데이터가 존재하지 않는 경우 데이터를 바로 큐에 삽입한다.
- 캐시 메모리의 크기가 사이즈를 넘어가면 오래된 데이터를 pop 한다.
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