[2018 KAKAO] 캐시

[2018 KAKAO] 캐시

제출일 : 2020-08-28

문제 풀이 시간 : 15M

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

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.

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 실행시간을 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 풀이 접근

우선 LRU에 대한 개념이 있어야 문제를 해결할 수 있습니다.

여기서 간단하게 설명하자면 LRU는 페이지 교체 알고리즘으로 가장 오랫동안 사용되지 않은 페이지를 제거하는 알고리즘입니다.

저는 이를 큐를 사용하여 구현하였습니다.

최근에 사용되어 값이 큐에 저장되어 있는지 contain()을 이용하여 확인하였고 remove()를 이용하여 값을 제거하고 add()를 사용하여 큐에 가장 마지막 위치에 해당 값을 위치하도록 하였습니다.

이렇게 한다면 큐의 첫번째 값은 가장 오랫동안 사용하지 않은 값이 있게 되며 값이 존재하지 않을때 값을 추가하고 캐시의 크기보다 큐의 크기가 클경우 맨앞의 값을 꺼내왔습니다.

문제를 보면 대소문자를 구분하지 않는다고 명시되어 있습니다. 따라서 모든 도시의 이름을 소문자로 치환하여 문제를 해결하였습니다.

코드

언어 : JAVA

package Programmers.kakao;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class kakao2018_3_캐시 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(solution(3, new String[] { "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "Jeju", "Pangyo",
                "Seoul", "NewYork", "LA" }));
        System.out.println(solution(3,
                new String[] { "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul" }));
        System.out.println(solution(2, new String[] { "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "SanFrancisco",
                "Seoul", "Rome", "Paris", "Jeju", "NewYork", "Rome" }));
        System.out.println(solution(5, new String[] { "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "SanFrancisco",
                "Seoul", "Rome", "Paris", "Jeju", "NewYork", "Rome" }));
        System.out.println(solution(2, new String[] { "Jeju", "Pangyo", "NewYork", "newyork" }));
        System.out.println(solution(0, new String[] { "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA" }));
    }

    public static int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;
        Queue<String> q = new LinkedList<>();

        for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
            cities[i] = cities[i].toLowerCase();
        }
        for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
            if (q.contains(cities[i])) {
                q.remove(cities[i]);
                q.add(cities[i]);
                answer++;
            } else {
                q.add(cities[i]);
                if (q.size() > cacheSize) {
                    q.poll();
                }
                answer += 5;
            }
        }
        return answer;
    }
}