프로그래머스 Level 2 - 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT[1차] - 캐시

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

프로그래머스

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• [1차] 캐시

문제 설명

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.

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캐시 교체 알고리즘 LRU (Least Recently Used) 을 보고 Deque 자료구조를 이용하면 되겠다고 생각했다.

 

1. 7번 , 17번 문제의 반례인 캐시가 0일 경우 5씩 증가하는 조건 추가

2. 현재 city 값이 캐시에 있는지 여부와 캐시 사이즈 값을 확인하여 조건 추가

 

아래는 코드입니다.

 

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;

		// Deque 자료구조
        Deque<String> dq = new ArrayDeque<>();

        for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
        
        	// city 값
            String city = cities[i].toUpperCase();

            if(cacheSize == 0){
                answer+=5;
            }else{
            	// Deque 가 비어있을 때
                if (dq.isEmpty()) {
                // 값 5 증가 , Deque 맨 뒤에 값 추가
                answer+=5;
                dq.addLast(city);
            } else {
            	// Deque 에 city 값이 있을 경우
                if (dq.contains(city)) {
                	// 값 1 증가
                    answer++;
                    
                    // 캐시 사이즈 초과 시
                    if (dq.size() > cacheSize) {
                    	// 최근 사용한 캐시는 중요도가 높음으로 맨 앞의 값을 삭제 후 맨 뒤에 캐시 삽입
                        dq.pollFirst();
                        dq.addLast(city);
                    }else{
						// 캐시 사이즈 이하 시
                        
                        // 임시 캐시 구조
                        Deque<String> temp = new ArrayDeque<>();
                        // 최근 사용된 캐시
                        String goal = "";
	
    					// Deque 가 비어있지 않을 때까지 
                        while (!dq.isEmpty()) {
                        	// 맨 앞의 값 
                            String value = dq.pollFirst();
                            
                            // city 값과 같은 캐시 값
                            if(value.equals(city)){
                            	// 최근 사용된 캐시
                                goal = value;
                            }else{
                            	// 아니라면 임시 캐시에 차례대로 삽입
                                temp.addLast(value);
                            }
                        }
						
                        // 최근 사용된 캐시를 맨 뒤에 삽입
                        temp.addLast(goal);
					
                    	// 캐시 클리어
                        dq.clear();

						// 임시 캐시의 값을 원래 캐시 값에 초기화
                        while (!temp.isEmpty()) {
                            dq.addLast(temp.pollFirst());
                        }
                    }
                }else{	// 캐시에 값이 없을 경우
                	// 값 5증가
                    answer+=5;
                    
                    // 캐시 사이즈 초과
                    if(dq.size() >= cacheSize){
                        dq.pollFirst();
                    }
                    	// 캐시 추가 ( 공통 ) 
                        dq.addLast(city);
                }
            }
        }

            }
            
            
        return answer;
    }
}