[프로그래머스] 캐시

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

프로그래머스

 

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.

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캐시 배열과, 히스토리를 각각 구현했다

조건에 따라 배열과 딕셔너리를 업데이트하며 풀이했다.

function solution(cacheSize, cities) {
    var answer = 0;
    let cacheHistory = {};
    let cache = [];
    
    cities = cities.map((city)=> city.toLowerCase())
    cities.forEach((city)=> cacheHistory[city] = []);
    if(cacheSize === 0) return cities.length * 5;
    for(let i = 0; i < cities.length; i++){
           if(cache.includes(cities[i])){
               answer += 1;
               cacheHistory[cities[i]].push(i)
                // console.log("캐시 있음")

           }else{
               // console.log("캐시 없음")
                answer += 5;
               
               if(cache.length < cacheSize){
                   cache.push(cities[i])
                   cacheHistory[cities[i]].push(i)
                   
               }else{
            // 캐시 교체 : 
            // cache 배열에 있는 것 중 History[cities[i]]의 마지막 원소가 가장 작은거를 제거
               let last = []
               cache.forEach((v)=> last.push(cacheHistory[v].at(-1)));
               let min = Math.min(...last)
               let filtered = cache.filter((v)=> cacheHistory[v].at(-1) !== min)
               // console.log(last, min, filtered)
               cache = filtered
               cache.push(cities[i])
               cacheHistory[cities[i]].push(i)
               }
                   
           }
       
        // console.log(cache, cacheHistory)
    }
    
    return answer;
}

 

다른 풀이를 보니 큐나, 맵을 활용해서 더 간단하게 풀 수 있다는 것을 알게 되었다.

내 코드는 불필요한 부분이 많았던것..

 

function solution(cacheSize, cities) {
    let answer = 0;
    const cache = [];

    cities.map(city => city.toLowerCase()).forEach(city => {
        const index = cache.indexOf(city);

        if (index !== -1) {
            // 캐시에 이미 있음 → cache hit
            answer += 1;
            cache.splice(index, 1);  // 기존 위치 제거
        } else {
            // 캐시에 없음 → cache miss
            answer += 5;
            if (cache.length >= cacheSize) {
                cache.shift();  // 가장 오래된 거 제거
            }
        }
        cache.push(city);  // 최근 사용된 항목은 맨 뒤로
    });

    return answer;
}

index를 검사해서 있다면 기존 요소를 제거, 없다면 추가하고 맨 앞 요소를 제거

 

function solution(cacheSize, cities) {
    let answer = 0;
    const cache = new Map();

    cities.map(city => city.toLowerCase()).forEach(city => {
        if (cache.has(city)) {
            // 캐시에 있으면 삭제 후 다시 추가 (최신화)
            cache.delete(city);
            answer += 1;
        } else {
            answer += 5;
            if (cache.size >= cacheSize) {
                // 가장 오래된 캐시 제거
                const oldest = cache.keys().next().value;
                cache.delete(oldest);
            }
        }
        cache.set(city, true); // 맨 뒤에 삽입
    });

    return answer;
}

 

const oldest = cache.keys().next().value; 

가장 먼저 들어온 요소를 제거할 수 있다.

 

cache.set(city, true);

• 이미 city가 존재한다면 기존 값을 덮어씌우고,존재하지 않는다면 새로 삽입
• Map은 삽입 순서를 유지하기 때문에,이 코드는 결국 city를 맨 뒤에 삽입