프로그래머스 2단계 : 캐시 (Java 자바)

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.

 

제한사항

 

• 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
• cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

 

입출력 예

 

 

 

풀이

 

주어진 도시 이름 배열을 처리하면서 캐시 교체 알고리즘인 LRU(Least Recently Used)를 적용하여 실행 시간을 계산하는 문제입니다. DB 캐시를 적용하여 도시 이름을 검색할 때 캐시의 크기와 동작에 따른 실행 시간을 측정하도록 했습니다.

 

1. 초기에 실행 시간을 저장할 answer 변수를 초기화합니다.

2. 캐시를 저장하기 위한 문자열 리스트 ar을 생성합니다.

3. 주어진 도시 이름 배열을 순회하면서 각 도시를 대문자로 변환합니다 (대소문자 구분을 하지 않기 위함).

4. 현재 도시 이름이 캐시에 이미 존재하는지 확인하고, Cache Hit 또는 Cache Miss에 따라 실행 시간을 더합니다.

5. 현재 도시 이름을 캐시에 추가합니다.

6. 만약 캐시의 크기가 지정된 크기 cacheSize를 초과하면, LRU 알고리즘에 따라 가장 오래된 도시를 제거합니다.

7. 모든 도시에 대한 처리가 완료되면 총 실행 시간을 반환합니다.

주어진 도시 배열을 처리하면서 LRU 캐시 교체 알고리즘을 적용하여 실행 시간을 계산합니다.

 

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0; // 총 실행 시간을 저장할 변수를 초기화합니다.
        List<String> ar = new ArrayList<>(); // 캐시를 저장하기 위한 리스트를 생성합니다.

        for (String i : cities) { // 도시 이름 배열을 순회합니다.
            i = i.toUpperCase(); // 대소문자 구분을 하지 않기 위해 도시 이름을 대문자로 변환합니다.

            if (ar.contains(i)) { // 캐시에 도시 이름이 이미 존재하는 경우 (Cache Hit)
                answer += 1; // 실행 시간에 1을 더합니다 (Cache Hit은 1의 실행 시간을 가집니다).
                ar.remove(i); // 캐시에서 해당 도시를 제거합니다 (LRU를 위해 사용한 도시를 리스트의 뒤로 옮깁니다).
            } else { // 캐시에 도시 이름이 존재하지 않는 경우 (Cache Miss)
                answer += 5; // 실행 시간에 5를 더합니다 (Cache Miss는 5의 실행 시간을 가집니다).
            }

            ar.add(i); // 캐시에 현재 도시 이름을 추가합니다.

            if (ar.size() > cacheSize) { // 캐시의 크기가 지정된 크기(cacheSize)를 초과하는 경우
                ar.remove(0); // LRU 알고리즘에 따라 리스트의 가장 앞에 있는 (오래된) 도시를 제거합니다.
            }
        }
        return answer; // 총 실행 시간을 반환합니다.
    }
}