[프로그래머스/JAVA] 코딩테스트 연습 > 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT[1차] > 캐시 (by 다알쥐AI)

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[캐시] 코딩테스트 연습 > 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT[1차] > 캐시

 
 
※ 주의 : 문제풀이 방법은 다양합니다. 참고만 해주세요 ※
[문제설명]

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.

입출력 예제

---

 

 

 

[간단설명]
LRU 캐시 방식으로 hit면 +1, miss면 +5 로 실행 시간을 구하기
 
[접근방법]
1. LRU 캐쉬 리스트를 하나 만든다.
2. 도시 배열을 반복하면서, hit, miss를 체크한다.
3. LRU에 해당 도시가 있으면, hit, time +1 하고, 해당 위치의 값을 remove한다.
4. LRU에 해당 도시가 없으면, miss, time +5 하고, 첫번째 위치 값을 poll 한다.
5. 계산이 끝나고, 마지막 위치에 해당 도시를 offer 한다.
6. time 리턴
 
[주의사항]
1. 도시의 대소문자는 구분하지 않는다.
ㄴ 모두 대문자로 바꾸던지, 소문자로 바꿔서 계산하자.
2. cacheSize가 0이면 도시를 넣을 수가 없다.
3. LRU에 해당 도시가 있을 때, 해당 위치의 값을 마지막 값으로 이동 시켜야 한다.
ㄴ 여기에서는 remove 하고, offer 한다. 그 외에는 poll, offer 처리 
 
 
[소스공개]

import java.util.*;
class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        // LRU 캐시 리스트
        LinkedList<String> LRU = new LinkedList<>();
        // 실행 시간
        int time=0;
        // 반복문
        for(String c : cities){
            // 대문자 치환(대소문자 구분안함)
            String upper = c.toUpperCase();
            // LRU 안에, 해당 도시가 있는지 확인
            if(!LRU.isEmpty()){
                 // 1. 있으면 hit -> 해당 도시 위치를 지움 
                if(LRU.contains(upper)){
                    time+=1;
                    if(LRU.size()==cacheSize){
                        LRU.remove(upper);
                    }
                 // 2. 없으면 miss -> 가장 첫번째 도시를 지움
                }else{
                    time+=5;
                    if(LRU.size()==cacheSize){
                        LRU.poll();
                    }
                }
            // LRU가 비어있으면, 무조건 miss
            }else{
                time+=5;
            }
            // 캐시 사이즈가 0보다 클때만, 해당 도시를 넣어줌
            if(cacheSize>0){
                LRU.offer(upper);
            }
        }
        return time;
    }
}

 
[실행결과]