[프로그래머스] 1차 캐시 (javaScript)
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
| 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 |
나의 풀이
function solution(cacheSize, cities) {
let answer = 0;
let cache =[];
const city = cities.map(a => a.toLowerCase());
for(let i = 0; i < city.length; i++){
if(!cache.includes(city[i])){
answer += 5;
cache.push(city[i]);
if(cache.length > cacheSize){
cache.shift();
}
}
else{
answer += 1
let idx = cache.indexOf(city[i]);
cache.splice(idx, 1)
cache.push(city[i])
}
}
return answer;
}
- LRU : 가장 최근에 쓰지 않은 것들은 교체 되는 알고리즘
Cache miss: 캐시메모리에 원하는 데이터가 없음
Cache hit: 캐시메모리에 원하는 데이터가 있음
1. 캐시메모리로 쓸 배열 cache선언 후 대소문자를 구분하지 않기 위해 주어진 cities배열의 요소를 모두 소문자로 바꾼다
2. city를 순서대로 처리하므로 city 배열을 순회하며 현재 값이 cache에 없으면 answer+=5 후 cache에 현재 값을 넣어준다 cacheSize보다 cache의 길이가 더 크면 cache의 가장 앞에 값을 없애준다.
3. 현재 값이 cache에 있다면 answer+=1
4. 현재 값을 가장 최근에 쓰인 값으로 넣을 것이기 때문에 원래 있던 값을 splice로 제거해주고 맨 뒤에 현재 값을 추가해준다
5. 실행시간 return answer
느낀 점
LRU의 개념이나 캐쉬히트 등의 내용을 알았으면 나름 쉽게 풀었을 문제이다.
LRU가 뭔지 찾아보고 개념을 알아보는데 시간이 좀 걸렸다.
이해만 한다면 구현자체는 크게 어렵지 않다.
CS지식도 틈틈히 공부를 해야 한다.