2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT/[1차] 캐시

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코딩테스트 연습 - [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 실행시간을 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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일단 LRU 란 ?

LRU : 가장 오랫동안 참조되지 않는 것을 교체

 

따라서, 스택을 만들고 최근에 참조한것일수록 낮은 인덱스에 위치 시키고, 만약 스택이 가득 차있으면, POP시키고 새 값을 인덱스0에 저장하는 방식으로 구현하면 된다.

 

만약 hit가 발생하면 hit가 발생한 값을 stack의 맨앞에 위치시킨다. 또한 answer을 +1 하고 다음 루틴을 진행한다.

하지만, miss, 즉 hit되지않으면 두 가지 경우에 따라 진행된다.

1. 캐시가 여유 있을 때

  - 맨 앞에 새 값을 저장하고 다음 루틴을 진행한다.

2. 캐시가 가득 찼을 때

  - answer을 +5하고 가장 오랫동안 참조되지 않은 값(맨 뒤의 값)을 pop시킨다.

  - 또한, 맨 앞에 새 값을 저장하고 다음 루틴을 진행한다.

 

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    stack = []
    for i in range(len(cities)):
        if hit(cities[i], stack):
            answer += 1
            continue
        answer += 5
        if len(stack) < cacheSize:
            stack.insert(0, cities[i])
        elif cacheSize != 0:
            stack.pop()
            stack.insert(0, cities[i])
    return answer

def hit(city, stack):
    for i in range(len(stack)):
        if city.upper() == stack[i].upper():
            stack.remove(stack[i])
            stack.insert(0, city)
            return True
    return False