프로그래머스 17680 - 캐시

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

코딩테스트 연습 - [1차] 캐시

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.

조건

• 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
• cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

 

입출력 예

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

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문제 풀이 

이 문제를 풀기 위해선 LRU가 뭔지부터 알아야 한다.

LRU(Least Recently Used)

• 메모리의 크기는 한정되어 있다보니 모든 프로그램을 메모리 상에 올릴 수 없다.
• 그래서 새로운 프로그램이 올라가려면 원래있던 프로그램을 메모리 상에서 내려야 된다. 무슨 기준으로 어떤 프로그램을 내려야되나? 라는 물음에서 나온 기법 중 하나
• 가장 사용되어지지 않은 프로그램을 메모리에서 내린다.
• Cache Hit : 사용하려던 프로그램이 이미 메모리에 존재하는 경우
• Cache Miss : 사용하려던 프로그램을 메모리에 올려야 되는 경우

위의 예제를 통해서 예시를 들어보자면, 캐시 사이즈는 3이고 다음과 같은 데이터들이 들어간다고 가정한다.

     ["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "Seoul"]

 

1. 처음에는 Cache가 비어있기 때문에 무조건 Cache Miss가 발생하게 된다.

Jeju

Pangyo

Seoul

소요시간 = 5 * 3 = 15

 

2. 다음으로 NewYork이 들어 오려고 하니 메모리에 자리가 없다. 그러므로 메모리에서 하나를 내려야 되는데, 이 때 가장 늦게 사용되어진 Jeju를 내리게 된다.

Pangyo

Seoul

NewYork

소요시간 = 15 + 5 = 20

 

3. Seoul이 들어올려고 하니 이미 메모리 상에 존재한다. 이럴 경우에는 가장 최근에 사용되었으니 메모리의 제일 뒤로 보낸다.

Pangyo

NewYork

Seoul

소요시간 = 20 + 1 = 21

 

구현하기 위해서는 Queue가 제일 적합한 자료구조이다.

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    queue = []
    
    for i in cities:
        i = i.lower()
        if not i in queue:
            if len(queue) >= cacheSize and queue:
                queue.pop(0)
            queue.append(i)
            answer += 5
        else:
            if cacheSize == 0: 
                answer += 5
                continue
            index = queue.index(i)
            queue.pop(index)
            queue.append(i)
            answer += 1
    
    return answer