[오답노트] 프로그래머스 | Lv.2 캐시 (파이썬) (2018 KAKAO 카카오 블라인드 채용 1차)

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	도시이름	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

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    cache = []
    for city in cities:
        city = city.lower()
        if city in cache: #cache hit:캐시 안에 해당 city가 있음
            cache.remove(city)
            cache.append(city)
            answer += 1
        else: #cache miss: 캐시 안에 해당 city 없음
            if len(cache) < cacheSize: #캐시에 자리가 있음
                cache.append(city)
            elif len(cache) == cacheSize: #캐시가 가득 참
                cache.append(city)
                cache.pop(0) #첫번째 pop
            answer += 5
    return answer

모르는 용어가 나와서 당황했다.

cache hit과 cache miss... 의미를 유추할 수는 있지만 정확히는 모르는 개념이었다.

 

cache hit: CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하고 있을 경우 

cache miss: CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하지 않을 때

 

그러므로 hit일때는 +1, miss일때는 +5를 해주었다.

그리고 교체 알고리즘 역시 이번 기회에 알게되었다.

 

LRU(Least Recently Used) 알고리즘: 페이지를 교체할 때 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지를 찾아 없애는 알고리즘

그러므로 가장 첫번째로 cache에 들어간 데이터를 pop()한다.