기록하는삶

[코딩 테스트 연습(파이썬/Python)] 프로그래머스 _ [1차] 캐시 본문

프로그래머스/프로그래머스_lv2(Python)

[코딩 테스트 연습(파이썬/Python)] 프로그래머스 _ [1차] 캐시

mingchin 2022. 6. 29. 18:13
728x90
반응형

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

 

코딩테스트 연습 - [1차] 캐시

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", "Ro

programmers.co.kr

2018 카카오 블라인드 채용 문제다.

[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.

[제한 조건]

  • 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
  • cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
  • cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

[아이디어]

1) LRU는 페이지 교체 알고리즘 중 하나다. 최근에 사용한 페이지들을 cache에서 관리하다가, cache가 가득 차면 가장 오랫동안 사용되지 않은 페이지를 제거한 뒤 새로운 페이지를 cache에 추가한다.

2) queue에서 페이지들을 순서대로 관리해주면 된다.

3) 대소문자의 구분이 없다는 것에 유의한다.

 

from collections import deque
def solution(cacheSize, cities):
    q = deque([])
    answer = 0
    if not cacheSize:
        return len(cities)*5
    for city in cities:
        city = city.lower()
        if city not in q:
            if len(q)==cacheSize:
                q.popleft()
            q.append(city)
            answer+=5
        else:
            del q[q.index(city)]
            q.append(city)
            answer+=1           
    return answer

외에도 deque의 maxlen이라는 인자를 활용한 풀이가 있어 참고해봤다.

from collections import deque
def solution(cacheSize, cities):
    q = deque(maxlen=cacheSize)
    answer = 0
    if not cacheSize:
        return len(cities)*5
    for city in cities:
        city = city.lower()
        if city not in q:
            q.append(city)
            answer+=5
        else:
            del q[q.index(city)]
            q.append(city)
            answer+=1           
    return answer

cache가 가득 찼는지를 조건문으로 확인하는 과정이 생략될 수 있다.

외에도 페이지 교체 알고리즘의 종류는 아래와 같다.

출처: https://j2wooooo.tistory.com/121

 

728x90
반응형