[프로그래머스] [1차] 캐시 - JavaScript

문제 출처

Lv.2 [1차] 캐시 - JavaScript

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.
예시

입출력 예

cacheSize cities return
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
풀이
function solution(cacheSize, cities) {
  // MISS 시간과 HIT 시간을 상수로 설정해둔다.
  const MISS = 5;
  const HIT = 1;

  // 캐시 사이즈가 0이면 캐시를 할 수 없으니 크기 * MISS 값이 된다.
  if (cacheSize === 0) return MISS * cities.length;

  let answer = 0;

  // 캐시를 셋팅한다.
  const cache = [];

  cities.forEach((city) => {
    // 대소문자를 구분하지 않기 때문에 대문자로 통일해준다.
    const cityUp = city.toUpperCase();

    // 캐시에 현제 들어온 도시가 있는지 확인한다.
    const idx = cache.indexOf(cityUp);

    if (idx === -1) {
      // 없으면 캐시 사이즈를 확인하고 사이즈를 초과 시
      // 젤 오래된 캐시를 삭제시켜준다.
      if (cache.length >= cacheSize) cache.shift();

      // 그리고 캐시 미스가 났으니 미스 시간을 더해준다.
      answer += MISS;
    } else {
      // 캐시에 있으면 새롭게 업데이트를 해야하므로 기존 배열에서 빼준다.
      cache.splice(idx, 1);

      // 캐시에 존재하니 힛 시간을 더해준다.
      answer += HIT;
    }

    // 새로 들어온 도시를 캐시에 넣어준다.
    cache.push(cityUp);
  });

  // 총 실행시간을 리턴한다.
  return answer;
}
정리

2018년 카카오 블라인드 채용 문제였습니다!
사용된 메서드와 문법에 대해 더 공부하고 싶으신 분은 링크를 클릭해주세요!

toUpperCase() 메서드 - MDN
indexOf() 메서드 - MDN
shift() 메서드 - MDN
splice() 메서드 - MDN

피드백은 언제나 환영입니다. 😊