[프로그래머스] 캐시(Lv.2) - Java/자바

문제

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코딩테스트 연습 > 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT > [1차] 캐시 (Lv. 2)
정답률 62% (2023.05.13 기준)

 

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 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

 

풀이

LRU(Least Recently Used) 알고리즘에 대한 기본 지식이 필요한 문제이다.
cacheSize 이상으로 데이터가 들어오면 가장 덜 최근에 사용한, 즉 가장 오래된 데이터부터 지워나가는 방식으로 문제를 해결한다.

처음에 문제를 봤을때는 캐시 체류 시간 체크... 등 복잡하게 생각했었는데 결국 ArrayList의 remove 함수를 활용하여 문자를 해결했다. Queue 등을 사용해도 같은 방식으로 해결할 수 있다.

cache hit가 된 경우, 즉 리스트에 해당 도시명이 있는 경우 해당 값을 지우고, 실행시간을 1 추가한 후 다시 리스트에 추가해서 사용여부를 최신으로 업데이트 시키고, cache miss인 경우 캐시가 가득 찼다면 가장 오래된 도시명을 지우고, 실행시간을 5 추가한 후 리스트에 해당 도시명을 넣으면 정답을 구할 수 있다.

 

코드

import java.util.ArrayList;
class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        
        if(cacheSize == 0) return cities.length * 5;
        
        for(int i=0;i<cities.length;i++) {
            String s = cities[i].toLowerCase(); // 대소문자 구분x
            if(list.remove(s)){			// cache hit
                answer += 1;
                list.add(s);
            } else {				// cache miss
                if(cacheSize <= list.size()){ 
                    list.remove(0);
                }
                answer += 5;
                list.add(s);
            }
        }
        
        return answer;
    }
}

 

해결 과정

1. cacheSize가 0인 경우에 대해 먼저 계산해 리턴한다. 
   • 모두 cache miss이므로 실행시간이 배열 길이 * 5가 된다.
2. cities 배열을 순회하며 실행시간을 계산한다.
   • 도시명은 대소문자를 구분하지 않으므로 모두 소문자 처리해 준다.
     • list.remove(도시명)으로 cache hit 여부를 판별한다.
     • list.remove(도시명) 실행 시, list에 해당 도시명이 존재해서 remove가 성공하면 true, 아니라면 false를 반환한다. true를 반환하면 cache hit인 것이다.
   • cache hit 시, list에서 해당 값을 지움과 동시에 실행시간에 1을 추가하고, list에 다시 해당 값을 추가한다. 이렇게 처리하면 리스트의 순서가 곧 캐싱이 된 순서가 된다.
   • cache miss 시, cacheSize보다 리스트의 크기가 크거나 같으면 list에서 가장 오래된 0번째 원소를 지우고, 실행시간에 5를 추가하고 list에 해당 값을 추가한다.
3. cities 배열의 모든 원소를 확인한 뒤 최종적으로 구해진 answer를 정답으로 리턴한다.

 

실행 결과