[프로그래머스] [1차] 캐시

# 정답1 (deque의 maxlen 사용)
# rotate 코드보다 더 빠른거 같음!

from collections import deque

def solution(cacheSize, cities):
    if cacheSize == 0: return len(cities)*5 

    cities = [ i.upper() for i in cities]
    result, cnt, cnt_idx, cache_li = 0, 0, 0, deque(maxlen=cacheSize)

    while cnt < len(cities):
        if cities[cnt] in cache_li: # 지역이 존재할 경우 가장 앞에 있는 값을 맨 뒤로 보내면서 +1 해주기
            del cache_li[cache_li.index(cities[cnt])]
            cache_li.append(cities[cnt])
            result += 1
        else: 
        	# 없다면 +5 해주면서 cacheSize 크기만큼 추가되지 않았다면 추가하고, 
            # 꽉 찼다면 maxlen을 활용해 추가해주면서 자연스럽게 가장 앞 index가 사라지면서 
			# 맨 뒤 index로 새롭게 추가되도록 하기. 
            result += 5
            cache_li.append(cities[cnt])
            
        cnt, cnt_idx = cnt+1, cnt_idx+1
        if cnt_idx == cacheSize: cnt_idx %= cacheSize

    return result

 

# 정답2 (deque의 rotate 사용)
# 가장 처음 정답

from collections import deque

def solution(cacheSize, cities):
    if cacheSize == 0: return len(cities)*5 

    cities = [ i.upper() for i in cities]
    result, cnt, cnt_idx, cache_li = 0, 0, 0, deque()

    while cnt < len(cities):

        if cities[cnt] in cache_li: # 지역이 존재할 경우 해당 값에 해당하는 index를 제거 후 맨 뒤에 새로 추가해주면서 +1 해주기
            del cache_li[cache_li.index(cities[cnt])]
            cache_li.append(cities[cnt])
            result += 1
        else: 
            # 없다면 +5 해주면서 cacheSize 크기만큼 추가되지 않았다면 추가하고, 
            # 꽉 찼다면 deque의 rotate를 사용해서 회전 시킨 다음 가장 마지만 index 값을 새롭게 교체하기. 
            result += 5
            if len(cache_li) < cacheSize:
                cache_li.append(cities[cnt])
            else:
                cache_li.rotate(-1)
                cache_li[-1] = cities[cnt]
        cnt, cnt_idx = cnt+1, cnt_idx+1
        if cnt_idx == cacheSize: cnt_idx %= cacheSize

    return result

 

# 오답 
#  for 문으로 cacheSize 만큼 나눈 몫 값으로 처음에 진행했는데
#  이렇게 하면 cacheSize의 배수가 아닌 cities 길이가 나오면 원하는 답이 안나오기에 틀림

from collections import deque

def solution(cacheSize, cities):
    if cacheSize == 0: return len(cities)*5 

    cities = [ i.upper() for i in cities]
    result, cache_li = 0, deque(['']*cacheSize)
    for i in range(len(cities)//cacheSize):
        for j in range(cacheSize):
            if cache_li[j] == '': 
                result += 5
                cache_li[j] = cities[(i*cacheSize)+j] # 빈칸의 경우 추가해주면서 +5 해주기
            else:
                if cities[(i*cacheSize)+j] in cache_li: # 지역이 존재할 경우 가장 앞에 있는 값을 맨 뒤로 보내면서 +1 해주기
                    del cache_li[cache_li.index(cities[(i*cacheSize)+j])]
                    cache_li.append(cities[(i*cacheSize)+j])
                    result += 1
                else: # 없다면
                    result += 5
                    cache_li.rotate(-1)
                    cache_li[-1] = cities[(i*cacheSize)+j]

    return result

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