📚 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.
제한사항
- 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.
조건
- 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
- cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
- cache miss일 경우 실행시간은 5이다.
🔎 입출력 예
💻 코드
import java.util.*;
class Solution {
public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
int answer = 0;
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
if(cacheSize == 0) return 5 * cities.length;
for(int i=0; i<cities.length; i++) {
String city = cities[i].toUpperCase();
if(queue.contains(city)) {
answer+=1;
queue.remove(city);
queue.add(city);
} else {
if(queue.size() < cacheSize) {
queue.add(city);
answer+=5;
} else {
queue.remove();
queue.add(city);
answer+=5;
}
}
}
return answer;
}
}📖 Solution
캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다고 조건에 나와있다.
LRU는 가장 오랫동안 참조되지(사용되지) 않은 도시를 교체하면된다.
그러기 위해 FIFO인 Queue를 사용해서 문제를 해결하였다.
대소문자를 구분하지 않기 때문에 도시 이름은 대문자로 통일 하였다.
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큐에 찾으려는 도시가 있다면 cache hit이기 때문에 시간(answer)에 1을 더해주고 큐에서 해당 도시를 제거한 후 큐에 해당 도시를 새로 집어 넣는다.
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큐에 찾으려는 도시가 없을때 큐의 사이즈가 cacheSize보다 작다면 cache miss이기 때문에 시간(answer)에 5를 더해주고 큐에 해당 도시를 집어 넣는다.
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큐에 찾으려는 도시가 없을때 큐의 사이즈가 cacheSize보다 크다면 cache miss이기 때문에 일단 시간(answer)에 5를 더해주고 가장 오랫동안 참조되지 않은 도시를 제거한후 해당 도시를 집어 넣는다.
이런 방식으로 반복문을 수행하면 실행시간을 측정할 수 있다.
