[Programmers/Java]프로그래머스 2018 카카오 블라인드 기출문제 - 캐시

문제 링크

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

프로그래머스

문제 조건

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.

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

캐시는 총 저장할 수 있는 도시 수 라고 보면되고, 새로 저장될 경우 +5, 이미 캐시에 있는 경우 +1을 진행한다. 이는 링크드리스트를 이용하여 풀면 쉽게 풀 수 있다. 

링크드리스트에는 remove라는 함수가 있다. 이 안에 object값을 넣으면 해당하는 값을 삭제하면서 true를 반환하고 , 아닐 경우 false를 반환한다. remove에 숫자(index)를 넣으면 인덱스 값을 찾아서 그 값을 삭제하고 반환한다. 이를 통해서 cities배열에 존재하는 city 이름을 하나하나 분석하여 캐시 값을 구한다. 

 

+ 그냥 작성할 경우 보통 예외 케이스로 인해 통과하지 못했다. 자세히 문제를 살펴보니, 캐시사이즈가 0도 가능하다는 사실을 알았다.. 0일 경우를 따로 작성해준다. 

 

 

작성코드

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;
        if(cacheSize==0){
            return cities.length*5;
        }
        LinkedList<String> cache = new LinkedList<>();
        for(int i=0;i<cities.length;i++){
            String s=cities[i].toUpperCase(); //대소문자 구분을 하지 않아 전부다 upperCase로 대문자처리
            if(cache.remove(s)){ //s값이 존재할 경우 이 값을 지우고 true를 반환
                answer++;
                cache.add(s);
            }else{
                answer+=5;
                if(cache.size()>=cacheSize){
                    cache.remove(0);//0번째 리스트 삭제
                }
                cache.add(s);
            }
        }

        return answer;
    }
}