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.
- 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
- cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
- cache miss일 경우 실행시간은 5이다.
제한 사항
- 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.
풀이
LRU를 사용하기때문에 입력된 순서가 hit된 순서와 일치한다고 생각했다.
따라서, queue를 이용하여 구현했다.
예제는 모두 맞았는데 결과에서 절반정도 틀렸다.
다시 생각해보니, cache가 hit가 된다면 가장 최근에 사용된 요소는 변경이 되어야 한다는 것을 알았다.
즉, cache를 살펴보며 일치하는 요소가 있다면 해당 요소를 cache의 마지막으로 보내 hit된 순서를 유지해야 한다.
따라서, 중간에 요소를 추가하고 지우는데 유리한 list를 사용하는 것이 효율적이다.
문제를 풀기 위한 규칙은 간단하다.
cache에 hit하면 hit한 요소를 맨 뒤로 보내고 그렇지 못하면 가장 앞에 있는 요소를 제거한 뒤 맨 뒤에 새로운 요소를 추가한다.
물론, cacheSize를 고려해야 한다.
전체 코드
#include <string>
#include <vector>
#include <list>
#include <iostream>
using namespace std;
bool CheckCache(string& city, list<string>& cache)
{
for(auto itr = cache.begin(); itr != cache.end(); itr++)
{
if(*itr == city)
{
cache.erase(itr);
cache.push_back(city);
return true;
}
}
return false;
}
void Convert(string& str)
{
for(auto& c : str)
{
c = tolower(c);
}
}
int solution(int cacheSize, vector<string> cities) {
int answer = 0;
list<string> cache;
for(auto city : cities)
{
Convert(city);
if(CheckCache(city, cache)) answer++;
else
{
answer += 5;
if(!cache.empty() && cache.size() == cacheSize)
{
cache.pop_front();
}
if(cacheSize != 0)
{
cache.push_back(city);
}
}
}
return answer;
}