coding test - python/Programmers

Programmers / [1차] 캐시 / Python 파이썬

sillon 2022. 8. 24. 15:52
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*문제 출처는 프로그래머스에 있습니다.

문제 제목: [1차] 캐시 (2단계)

문제 사이트: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680?language=python3 

 

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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.


캐시 알고리즘 간략 설명

 

해당 포스트 : https://sillon-coding.tistory.com/258

 

캐시(페이지) 교체 알고리즘: LRU(Least Recently Used)

사용자에게 빠르게 정보를 제공하기 위해 사용하는 캐시에서 새로운 데이터가 발생했을 때, 가장 오래전에 사용된 데이터를 제거하고 새로운 데이터를 삽입하는 알고리즘입니다. 새로운 데이

sillon-coding.tistory.com

나의 풀이

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    new_cities = []
    # 모든 문자열을 소문자로 변환
    for i in cities:
        tmp = i.lower()
        new_cities.append(tmp)
        
    cache = []
    for data in new_cities:
        # Miss!
        if data not in cache: # 캐시 안에 데이터가 존재 하지 않으면
            if len(cache) < cacheSize: # 캐시가 다 차지 않았다면
                cache.append(data)
            elif len(cache) == cacheSize and cache: # 캐시가 다 찼으면
                cache.pop(0) # 오래된 데이터 삭제
                cache.append(data)
            answer += 5
        # Hit!
        else: # 이미 캐시 안에 존재하는 데이터면
            tmp = cache.index(data)
            cache.pop(tmp)
            cache.append(data)
            answer += 1
            
    return answer

가끔은 쉬운 카카오 문제도 있어서 다행이다..ㅎㅎ

 


※ 알아야 할 것

- 요청한 데이터가 캐시에 존재하는 경우 히트(Hit)

- 요청한 데이터가 캐시에 존재하지 않는 경우 미스(Miss)

 

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