https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680#
문제설명
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.
문제 해결 방법
deque를 사용하여 문제를 해결했다.
LRU 란?
LRU(Least Recently Used)는 가장 오랫동안 참조되지 않은 페이지를 교체하는 방식이다.
많이 나온 횟수와는 상관 없이 최근(cache size 이내)에 나오지 않았다면 삭제한다.
사용된지 가장 오래된 페이지는 앞으로도 사용될 확률이 낮다는 가설에 의해 만들어진 알고리즘이다.
Cache Hit : CPU 가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하고 있을 경우를 말한다.
Cache Miss : CPU 가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하지 않을 경우를 말한다.
코드 구현
from collections import deque
def solution(cacheSize, cities):
answer = 0
cache = deque(maxlen=cacheSize)
for i in cities:
i=i.lower()
if i in cache:
cache = list(cache)
indexx = cache.index(i)
del cache[indexx]
cache = deque(cache, maxlen=cacheSize)
cache.append(i)
answer +=1
else:
answer +=5
cache.append(i)
return answer
시간/공간 복잡도
최악의 경우 O(N)
최적화 및 개선 / 어려웠던 점
따로 하지않았음.
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