프로그래머스 Level2 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 문제 - 캐시 (JavaScript)

프로그래머스 Level2 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 문제 - 캐시 (JavaScript)

 

Programmers(프로그래머스)의 코딩테스트 연습문제 Level 2 중 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 문제인,

[캐시] 문제를 JavaScript를 사용하여 해결해 보도록 하겠습니다.

 

문제

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(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

 

 

작성한 답

solution.js

function solution(cacheSize, cities) {
    if (cacheSize === 0) return cities.length * 5;
    
    let answer = 0;
    let cache = [];

    for (let city of cities) {
        city = city.toLowerCase();
        const cityIdxInCache = cache.indexOf(city);
        if (cityIdxInCache !== -1) {
            answer += 1;
            cache.splice(cityIdxInCache, 1);
        } else {
            answer += 5;
            if (cache.length >= cacheSize) cache.shift();
        }
        cache.push(city);
    }

    return answer;
}

 

설명

우선 캐시의 크기가 0 일경우 hit 자체가 발생할 일이 없으므로 도시 개수 * 5(miss일 때 실행시간)을 반환하면 됩니다.

 

캐시 사이즈가 0이 아니라면 캐시로 사용할 배열을 하나 만들고 LRU 알고리즘을 사용하기에 Queue로 사용해줄 것입니다.

이제 cities의 도시들을 하나씩 반복문을 돌립니다.

도시 이름이 대소문자를 구분하지 않으므로("NewYork" 과 "newyork" 은 같은 도시) 모두 소문자로 변경해서 사용합니다.

도시 이름이 캐시에 들어있는지 확인하고 들어있다면 hit일 때 실행시간인 1을 증가 시켜주고 LRU 알고리즘을 사용하기에 해당 도시를 캐시의 가장 마지막에 다시 넣어주기 위해 현재 존재하는 도시는 캐시에서 제거합니다.

도시 이름이 캐시에 들어있지 않다면 miss일 때 실행시간인 5를 증가 시켜주고 캐시의 사이즈만큼 이미 꽉 차있다면 LRU 알고리즘을 사용하기에 가장 오래 사용되지 않은 가장 앞에 있는 도시를 제거해줍니다.

실행시간 증가와 캐시에서 제거해줄 부분을들 제거해줬다면 이제 방금 찾은 도시를 캐시의 맨 마지막에 삽입해줍니다.

 

반복문이 끝난 뒤 누산된 답을 반환하는 것으로 문제를 해결할 수 있습니다.

 

 

 

도움이 되셨다면 공감, 댓글 부탁드립니다!

궁금하신 점이나 요청사항은 언제든지 말씀해주세요!

피드백도 언제나 환영입니다!

 

감사합니다.