문제 설명
지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물 들을 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 실행 시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.
어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캣기 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.
입력 형식
- 캐시 크기(
cacheSize)와 도시이름 배열 (cities)을 입력받는다. cacheSize는 정수이며, 범위는 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 Algorithm)를 사용한다.
cache hit일 경우 실행시간은1이다.cache miss일 경우 실행시간은5이다.
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
첫번째 접근
최대 도시의 수는 이기 때문에 복잡도 까지도 가능하기 떄문에 2중 루프도 통과할것이라고 생각 되었다.
LRU 는 단순하게 만약 캐시 안의 데이터에 데이터가 이미 존재하는지 확인하고 만약 있다면 순서를 바꿔주고 없다면 가장 오래된 데이터를 빼고 새로운 데이터를 넣어주는 형식으로 매우 단순하다.
실행 시간만을 요구하기 때문에 조건에 맞춰 실행시간을 더해주어 결과값으로 리턴해주면 쉽게 풀 수 있다고 생각된다.
from collections import deque
def solution(cacheSize,cities):
answer=0
cache=deque()
for city in cities:
city=city.lower()
if city not in cache: # 캐시에 도시 이름 데이터가 없는 경우
answer+=5
cache.append(city)
if len(cache)>cacheSize: # 만약 캐시 크기를 넘어갔다면 가장 오래된 데이터를 제거
cache.popleft()
else:
answer+=1
del cache[cache.index(city)] # 캐시 안에 데이터가 존재 한다면 해당 데이터의 인덱스를 가장 최근으로 바꿔준다.
cache.append(city)
return answer