문제 설명
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.
조건
캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
cache miss일 경우 실행시간은 5이다.
풀이
- 대소문자의 구분이 없으니 값을 모두 대문자로 초기화해준다.
- 해당 값이 캐시에 존재한다면 실행시간 1을 더하고 존재하지 않으면 5를 더합니다.
- 캐시에 해당 값과 인덱스를 넣고(딕셔너리에 넣어서 중복X) 캐시의 사이즈가 넘어간다면 가장 작은 인덱스를 삭제합니다.
인덱스 넣은 이유
LRU 알고리즘은 가장 오랫동안 방문하지 않은 캐시를 지우게 되는데 인덱스가 작을수록 가장 오래전에 방문한 것이기 때문에 딕셔너리의 값을 인덱스로 넣었습니다.
코드
def solution(cacheSize, cities):
c=0
dic={}
for i in range(len(cities)):
cities[i]=cities[i].upper()
if cities[i] in dic:
c+=1
else:
c+=5
dic[cities[i]]=i
if len(dic)>cacheSize:
del dic[min(dic, key=dic.get)]
return c