Level2 - 캐시 (2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT)

문제 설명

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.

 

 

입출력 예제

 

문제 공략 (Queue)

 

0. 캐시가 0일때 처리

-> 캐시가 0일때 데이터 사이즈 * 5를하여 리턴처리

 

1. 캐시

-> 데이터가 큐에 있다면 +1

-> 데이터가 큐에 없다면 +5

 

2. LRU 

- 가장 오래 사용안된 데이터를 제거 

-> Queue를 사용하여 데이터를 넣는다.

-> Queue의 사이즈가 꽉 차고 다음 데이터가 큐에 있으면 그 데이터를 큐의 맨뒤로 이동

-> Queue의 사이즈가 꽉 차고 다음 데이터가 큐에 없다면 큐의 맨 앞 데이터 제거 하고 새로운 데이터 삽입

 

+FIFO -> 그냥 먼저 들어온 데이터를 제거

 

코드

class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        Queue<String> queue = new LinkedList<>();
        if(cacheSize==0) return cities.length*5;

        int cnt = 0;
        for(String x : cities){
            x = x.toLowerCase();
            if(!queue.contains(x)){
                if(queue.size()>=cacheSize) queue.poll();
                cnt+=5;
                queue.add(x);
            }else{
                //remove를 통하여 특정위치의 데이터 삭제
                if(queue.size()>=cacheSize) queue.remove(x);
                cnt+=1;
                queue.add(x);
            }
        }
        return cnt;
    }
}