[프로그래머스] 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 캐시

문제

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.

입출력 예제

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

문제 출처

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680

생각

• LRU 알고리즘 (Least Recently Used, 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지를 교체)을 사용하기에 큐를 사용하면 편할 것 같다
• 큐에 도시가 이미 포함되어 있으면, 그 도시를 제거하고 큐의 마지막에 (recent) 도시를 집어넣자 => db connection 필요 없기에 hit_time 소요
• 큐에 도시가 없으면 해당 도시를 넣고, 캐시 최대 사이즈를 넘었을 경우, 가장 앞쪽의 (oldest) 도시를 제거하자 => 새로운 도시를 조회해와야 하기에 miss_time 소요

코드

import java.util.*;

class Solution {
    private static final int HIT_TIME = 1;
    private static final int MISS_TIME = 5;
    
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        
        Queue<String> q = new LinkedList<>();
        int time = 0;
        
        for (String c : cities){
            String city = c.toLowerCase();
            if (q.contains(city)){
                q.remove(city);
                q.add(city);
                time += HIT_TIME;
            } else {
                q.add(city);
                if (q.size() > cacheSize){
                    q.poll();
                }
                time += MISS_TIME;
            }
        }
        return time;
    }
}

다른 사람의 풀이

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int miss = 0;
        int hit = 0;
        boolean isCheck = false;

        List<String> list = new ArrayList<>();

        for (String city : cities) {

            isCheck = false;
            int index = 0;
            String cityLower = city.toLowerCase();

            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {

                if(list.size() == 0) continue;

                if (list.get(i).equals(cityLower)) {
                    index = i;
                    hit++;
                    isCheck = true;
                    break;
                }
            }
            if (isCheck) {
                list.remove(index);
                list.add(cityLower);
            }
            else {
                miss++;
                list.add(cityLower);
                if(list.size() > cacheSize) {
                    list.remove(0);
                }
            }
        }
        return miss * 5 + hit;
    }
}

• 캐시 사이즈보다 도시의 수가 늘어났을 때, 가장 들어온지 오래된 도시부터 내보내야 하기에 큐를 떠올렸었는데, 리스트를 사용해도 충분히 해결 할 수 있는 문제구나,,! 라는 생각을 했다
• 또한 time에다가 hit 또는 miss 시간을 더하는 것이 아니라, hit, miss 횟수를 구한 뒤 마지막에 계산한 점이 달라서 위 풀이를 기록한다 🙂