[스위프트 알고리즘] 프로그래머스: 캐시

문제

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

코딩테스트 연습 - [1차] 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.

풀이

여러 캐싱 알고리즘 중 LRU는 Least Recently Used 의 약자로 캐시에 있는 데이터 중 가장 오랜전에 참조되었던 데이터를 새로운 데이터로 교체하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘을 구현하기 위해서는 데이터가 언제 참조되었는지 계속해서 기록해주어야합니다. 따라서 실제로 운영체제는 캐시에 타임스탬프를 기록해서 데이터의 사용시간과 교체를 관리합니다.

 

문제를 풀 때는 타임스탬프를 기록하는 것 보다는 캐시 배열을 선언하고 데이터를 참조된 순서대로 저장하도록 했습니다. 이 문제를 풀기 위해서는 다음 알고리즘이 수행되어야합니다.

 

1. 현재 캐시에 저장된 데이터의 수가 캐시가 정해진 캐시크기보다 작으면 캐시 배열 가장 뒤에 새 데이터를 넣는다.

2. 캐시에 저장된 데이터가 참조되어 Cache Hit가 발생하면 방금 참조한 데이터를 배열에서 꺼내 배열의 가장 뒤에 다시 넣는다. 

3. 캐시에 저장된 데이터의 수가 정해진 캐시크기와 같아지면 캐시 배열의 가장 앞에 있는 데이터를 삭제하고 새로 참조된 데이터는 가장 뒤에 넣는다. 

 

이 세 가지 경우를 구현하면 LRU 방식으로 동작하는 캐시를 구현할 수 있습니다.

 

코드