[프로그래머스 / python3/ level2] 2018 카카오 블라인드 채용 [1차] 캐시

✏️ 문제 링크

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680?language=python3# 

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 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

 

✏️ 문제 풀이

• 만약 cache miss가 나면 list에 붙이고 앞에를 삭제한다. 
• cache hit이 나면 해당 요소를 가장 뒤로 보내주어야한다. 
• 가장 뒤에 있다는 얘기는 가장 최근에 사용됐다는 것이다. 

 

 cache.remove(city)
 cache.append(city)

 

🌞⭐ 위처럼 코드 처리를 해주지 않으면 다음과 같은 상황에 문제가 발생한다. 🌞⭐

cache = [1, 2, 3]이 있었고 2를 최근에 사용했다. 하지만 맨뒤로 보내지 않은 후에.. 새로운 아이 4가 들어온다. 그러면 cache = [2, 3, 4] 가 되고 다시 새로운 아이 5가 들어왔을 때 2가 가장 최근에 사용되지 않았다고 생각하여 cache = [3, 4, 5]가 된다. 사실은 2가 더 최근에 사용됐는데도 말이다! 그래서 위와 같은 처리가 필요하다. 

 

✏️ 문제 코드

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    cache = []
    
    for city in cities:
        city=city.capitalize()
        if not(city in cache):
            cache.append(city)
            if(len(cache)>cacheSize):
                cache.pop(0)

            answer += 5
        elif city in cache:
            cache.remove(city)
            cache.append(city)
            answer += 1
    return answer