[프로그래머스]: 캐시(java) 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680?language=java 

프로그래머스

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.

조건

• 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
• cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

입출력 예제

캐시크기(cacheSize)도시이름(cities)실행시간

3

["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA", "Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA"]

50

---

풀이

HahMap 자료구조와 Comparator 재정의를 사용하여 풀이하였습니다.

따져봐야 할 조건은 아래와 같습니다.

1. cacheSize의 크기가 0이다.

> early return을 해줍니다. 항상 miss match이므로 cities의 크기 * 5를 return해주면 됩니다.

 

2. 해시맵에 이미 캐시 사이즈만큼 캐시에 적재 돼 있는지 확인합니다. (해시맵 자료구조를 로 선언해줬습니다.)

 

2-1) 만약 캐시에 캐시 사이즈보다 적게 적재 되어 있다면 hashmap(캐시)에 적재합니다.

 

2-2) 이미 캐시 사이즈만큼 적재 돼 있따면 hashMap(캐시)에서 키로 갖고 있는지 확인합니다.

 

3. 키로 갖고있는지 확인했다면..

 

3-1) 키로 갖고있을 때(이미 캐시에 적재된 내용과 같다면)

value만 바꿔주면 됩니다. 이때 그냥 hashMap에 put으로 추가해준다면 키는 변하지 않고 value만 바뀌게 됩니다.

 

3-2) 키로 갖고있지 않을 때

value값중에 가장 작은 값을 제거하고 그자리에 추가해 줍니다.( 즉, 캐시에 적재된지 가장 오래된..참조된지 가장 오래된 친구를 지워줍니다.)

이 때 재정의한 Comperator를 통해 찾아주었습니다.

 

전체 코드

package 프로그래머스;
import java.util.*;
import java.util.Map.Entry;

public class PM_캐시 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(solution(2, new String[]{"Jeju", "Pangyo", "NewYork", "newyork"}));
    }
    public static int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int N = cities.length;
        if(cacheSize == 0) return N*5;

        Comparator<Entry<String, Integer>> comparator = new Comparator<Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Entry<String, Integer> e1, Entry<String, Integer> e2) {
                return e1.getValue().compareTo(e2.getValue());
            }
        };
        int time = 0;
        Map<String, Integer> hm = new HashMap<String, Integer>();

        for(int i=0; i<N; i++) {
            String city = cities[i].toUpperCase();
            boolean hasKey = hm.containsKey(city);
            if(!hasKey && hm.size() >= cacheSize) {
                Entry<String, Integer> minEntry = Collections.min(hm.entrySet(), comparator);
                hm.remove(minEntry.getKey());
            }
            time += hasKey ? 1 : 5;
            hm.put(city, i+1);
        }
        return time;
    }
}