[프로그래머스] Swift - 캐시(LV.2)

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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.

 

입출력 예제

캐시크기(cacheSize)	도시이름(cities)	실행시간
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

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풀이 [ 메모리: 21.8mb, 최대시간: 403.29ms ] 

func solution(_ cacheSize:Int, _ cities:[String]) -> Int {
    let cities = cities.map { String($0.lowercased()) }
    var lru = [String]()
    var time = 0

    for city in cities {
        if lru.contains(city) {
            let cityIndex = lru.firstIndex(of: city)!

            lru.remove(at: cityIndex)
            time += 1
        } else {
            time += 5
        }

        lru.insert(city, at: 0)
                
        if lru.count > cacheSize {
            lru.removeLast()
        }
    }

    return time
}

LRU(Least Recently Used)알고리즘을 사용하는 문제.

캐시 범위 내에서 사용한 기록이 있으면, 해당 데이터를 가져오기 때문에 실행시간을 단축시키는 방법이다.

 

그냥 suffix를 사용해서 해결해도 되는 문제이긴 하지만,

조금 더 lru에 가깝게 풀어봤다. 또한 '조건'에서 언급하면서 강조하고 있기에 lru방식을 지킬 필요가 있어보인다.

 

문제 풀이 간 고려해야하는 부분은 2가지이다.

1. 도시 이름의 대소문자를 구분하지 않기 때문에, 소문자 혹은 대문자로 통일
2. LRU의 개념

만약 LRU를 모르더라도 입출력 예제를 유심히 보면 알 수 있으므로, 문제 자체가 어려운 부분은 없다고 할 수 있겠다.

 

앞에서 언급했듯, lru배열에서 removeLast를 하지 않고

lru.suffix(cacheSize).contains(city)를 해도 되지만,

lru의 의미에 더 적합한 풀이가 되려면 배열의 앞 또는 뒤를 제거해주는 방식이 좋지 않을까 싶다.

 

구조화 연습 풀이 [ 메모리: 21.7mb, 최대시간: 704.49ms ] 

struct LRUCache {
    var cache: [String]
    let index: Int
    let city: String

    init(_ city: String, at cache: [String], of cacheSize: Int) {
        self.city = city

        self.cache = cache
        self.index = cache.lastIndex(of: self.city) ?? 0
    }
}

func solution(_ cacheSize:Int, _ cities:[String]) -> Int {
    let cities = cities.map { String($0.lowercased()) }
    var lru = [String]()
    var time = 0

    for city in cities {
        let lruCache = LRUCache(city, at: lru, of: cacheSize)

        if lruCache.cache.contains(city) {
            let cityIndex = lruCache.index

            lru.remove(at: cityIndex)
            time += 1
        } else {
            time += 5
        }
        lru.append(city)
        
        if lru.count > cacheSize {
            lru.removeFirst()
        }
        
    }

    return time
}

해놓고 보니, 별로 의미없는 구조화라는 느낌이었다. 오히려 속도도 느려지고..

어떤 때에 구분하고 추상화하면 좋은지 좀 더 공부가 필요할 것 같다.