[Python] 카카오(2) 캐시

Updated: 2021-03-10 Categories: Programmers

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

문제설명

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 실행시간을 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

아이디어

LRU 알고리즘과 cache의 개념을 알고 있어야 풀 수 있는 문제이다.
LRU는 가장 오래 참조되지 않는 것을 우선으로 삭제하기 때문에 데이터를 Queue형태로 저장하는게 용이하다.
우선 cities 배열을 모두 대문자로 변환한다(비교시 대소문자 구분 X)
캐시를 큐로 만들고 캐시 크기만큼 데이터를 받는다.
큐(캐시)가 모두 차고 새 데이터가 들어올 때 hit와 miss를 구분한다.
큐의 데이터가 재참조되는 경우 hit이므로 해당 데이터를 큐의 맨뒤로 옮긴다.
큐에 없는 데이터가 들어오는 경우 miss이므로 데이터를 선입선출한다.

알게 된 함수/방법

페이지 교체 알고리즘
- LRU : 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지를 교체한다.
- LFU : 가장 적은 횟수를 참조하는 페이지를 교체
- FIFO : 페이지가 주기억장치에 적재된 시간을 기준으로 교체될 페이지를 선정
Cache : 사용되었던 데이터는 재사용될 확률이 높으므로 이 데이터들을 빠르게 접근 가능한 저장소에 저장하는 것
- cache hit : CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하고 있을 경우
- cache miss : CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하지 않을 경우
deque : 컬렉션의 내장함수. 리스트를 큐의 형태로 바꿀때 사용한다.
- popleft() : 큐에서 가장 왼쪽 값 pop
- append, remove, extend : 기존 리스트와 동일

정답 코드

from collections import deque
def solution(cacheSize, cities):
    time = 0
    cities = [c.upper() for c in cities]
    queue = deque([])

    for c in cities:
        if c in queue:
            time +=1
            queue.remove(c)
            queue.append(c)
        else :
            time +=5
            queue.append(c)
            if len(queue) <= cacheSize:
                continue
            else:
                queue.popleft()
    return time

한재원