[Java/자바] 프로그래머스 Lv2 - [1차]캐시 (LRU 알고리즘)

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.

 

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

---

Solution.java

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

public class 캐시 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(solution(3, new String[] {"Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA"}));
        System.out.println(solution(3, new String[] {"Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "Pangyo", "Seoul"}));

    }

    public static int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;

        // 캐시크기가 0일 경우
        if (cacheSize == 0) {
            return cities.length * 5;
        }

        List<String> caches = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
            String city = cities[i].toLowerCase(); // 대소문자 구분이 없다.
            // cache miss
            if (!caches.contains(city)) {
                answer += 5;
                if (caches.size() >= cacheSize) {
                    // 가장 앞에 있는것이 오랫동안 사용하지 않은 캐시므로 0번째를 제거
                    caches.remove(0);
                }
                caches.add(city);
                continue;
            }

            // cache hit
            if (caches.contains(city)) {
                caches.remove(city);
                caches.add(city);
                answer += 1;
            }
        }
        return answer;
    }
}

문제 풀이

이 문제를 풀기위해선 캐시 교체 알고리즘 LRU에 대한 이해가 필요합니다.

LRU에 대한 내용은 아래에 정리해놓았으니 참고하시면 됩니다.

캐시 교체 알고리즘 - LRU, LFU

 

LRU와 cache hit, cache miss에 대해 이해하셨다면 코드는 푸는데 어려움은 없을 겁니다.

단, 여기서 주의해야할 점이 cacheSize가 0일 경우에 대한 처리를 해줘야합니다.

cacheSize의 범위는 0 <= cacheSize <= 30이다. 라는 부분을 유심히 봐야하는데요

이를 처리 해주지 않을 시 제출이 성공적인 제출이 되지 않습니다.

 

cacheSize가 1 ~ 30 일 때는 성공적으로 작동하지만, 0일 때 if (caches.size() >= cacheSize) 조건 문에서

caches 리스트 안에 caches.remove(0);을 할 데이터가 없어 IndexOutOfBoundsException 오류로 코드가 발생합니다.