Contents
- 문제 설명
[제한사항]
[입출력 예] - 알고리즘 분석
[나의 풀이]
[Most 1 의 풀이]
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.
제한사항
- 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.
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 |
알고리즘 분석
- 나의 풀이
def solution(cacheSize, cities):
runtime, cache = 0, [] # 실행시간, 캐시
if not cacheSize: # 캐시 사이즈가 0이라면
return 5 * len(cities)
for city in cities:
city = city.upper() # 대문자로 통일
if city in cache: # cache안에 city가 있다면
cache.remove(city) # cache에서 city를 삭제
runtime += 1
else:
if len(cache) >= cacheSize: # cach가 꽉 찼다면
cache.pop(0) # 가장 안쓰인 요소를 삭제
runtime += 5
cache.append(city) # 새로운 요소를 캐시에 추가
print(runtime)
return runtime
- Most1의 풀이
# deque의 maxlen을 이용하여 캐시가 가득 찼을 때 수동으로 요소를 지우지 않았습니다.
def solution(cacheSize, cities):
import collections
cache = collections.deque(maxlen=cacheSize)
time = 0
for i in cities:
s = i.lower()
if s in cache:
cache.remove(s)
cache.append(s)
time += 1
else:
cache.append(s)
time += 5
return time
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