Programmers] [1차] 캐시

📌 파이썬 으로 풀이

 

📌 문제 링크 :

프로그래머스

 

📌 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.

 

📌 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.

📌 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 예

 

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추측) 

앗 이번 문제는 일단 캐시 교체 알고리즘 LRU(Least Recently Used) 이거 부터 알아야 할 거 같아서 공부! 

 

LRU는 페이징 기법으로 메모리를 관리하는 운영체제에서 페이지 부재가 발생했을 때 새로운 페이지를 할당하기 위해 현재 할당된 페이지 중 어느것과 교체 할지를 결정하는 방법이다. 

LRU는 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지를 교체하는 방식을 말한다. 

 

예시로 

cacheSize = 3 

cities = ["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "Jeju", "New york", "Seoul", "Busan", "Chuncheon", "Jeju"]

1	2	3	4	5
Jeju	Jeju	Jeju	Jeju	Jeju
	Pangyo	Pangyo	Pangyo	New york
		Seoul	Seoul	Seoul

1. 일단 처음 Jeju를 참조를 하려고 하는데 페이지들이 텅텅 비어있다. (cache miss 발생, 시간+5 = 총시간 5)
   Jeju를 할당한다. 
2. Pangyo 또한 없다 (cache miss 발생, 시간+5 = 총시간 10)
3. Seoul 또한 없다 (cache miss 발생, 시간+5 = 총시간 15)
4. 페이지들 3개가 할당되고 나서 Jeju를 조회하려 하니 오! 일치하는 게 있다. (cache hit 발생, 시간+1 = 총시간 16)
   이미 캐싱되어 있던걸 참조했으니 페이지에 변화는 없다. 
5. 이제 New york을 조회하려 하는데 페이지에 New york이 없다. (cache miss 발생, 시간+5 = 총시간 21)
   이제부터가 문제인데 여기서 New york을 새로운 페이지로 할당을 해줘야 하는데 어떤거랑 바꾸지? 가 중요한거다.
   그리고 조건에서 그걸 LRU로 정해준거고.. LRU는 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지랑 교체하는 알고리즘으로 페이지들 중 가장 오래된 페이지를 찾는다. 
   Jeju가 먼저 들어왔으니 Jeju가 가장 오래된 걸까? No! 4번에서 Jeju는 한번 새롭게 참조되어 시간이 갱신됬다. 그래서 현재 가장 빨리 참조된 페이지로 바뀌어 결국 2번째로 들어와 한번도 참조 안된 Pangyo가 가장 오래된 페이지가 된다.
   따라서 Pangyo > New york이 된다. 

이런식으로 캐시가 비어있을 땐 모두 채워주고, 모두 채워진 이후에는 최근 참조된 시간을 비교해 교체해주는 방식으로 진행하면 된다. 

 

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이걸 이제 로직으로 짜보자.

배열을 사용해 배열이 0번이 가장 오래된 페이지에 해당하도록 짜보려고 한다. 

 

1. + 캐시가 0이면 cities 수만큼 *5 해서 바로 리턴
2. 일단 빈 캐시 배열을 하나 만든다.
3. cities로 for문을 돌린다.
4. 도시 이름을 배열에서 하나 씩 가져오고 캐시 배열에 포함되어 있는지 확인한다.
5. 있으면, 시간+1 하고, 해당 인덱스를 pop 배열 끝에 다시 append 한다. (참조시간 업데이트 개념으로)
6. 없으면, 시간+5 하고
   1. 캐시 배열이 캐시 사이즈 보다 작은 경우, 새로운 도시를 배열에 그냥 append 한다.
   2. 캐시 배열이 캐시 사이즈 보다 큰 경우, 0번 인덱스를 pop해 없애고, 새로운 도시를 배열에 append 한다.
7. 이런 식으로 for문을 종료하면 누적 시간을 리턴한다.

 

 

소스코드) 

* 1차) 

def firstCache(cacheSize, cities):

    if cacheSize == 0 :
        return len(cities) * 5

    cache_list = []
    time = 0
    for city in cities:
        city = city.lower()
        if city in cache_list:
            time += 1
            cache_list.append(cache_list.pop(cache_list.index(city)))
        else :
            time += 5

            if len(cache_list) < cacheSize :
                cache_list.append(city)
            else :
                cache_list.pop(0)
                cache_list.append(city)

    return time

 

리뷰) 

CS 지식까지 필요했던 문제 허허헛

덕분에 지식 하나 더 추가 했다.

LRU 방식을 공부하고 스스로 예시를 한번 만들어보니 로직 짜는 건 쉬었다.