[JS] 프로그래머스 - 캐시(LRU 알고리즘)

📌  문제

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.

 

💡  아이디어

LRU 알고리즘으로 풀라고 문제에 나와있다.

근데 몰라서 찾아봤당..ㅎㅎ

 

✚ LRU 알고리즘(Least Recently Used)이란?

✔️ 가장 오랜 시간 사용되지 않은 페이지를 교체하는 페이지 교체 알고리즘

➰ 주로 캐시에서 메모리를 다우기 위해 사용한다.

➰ 캐시는 자원이 한정되어 있으며 어떤 데이터를 남기고, 어떤 데이터를 지울지에 대한 알고리즘이 필요하다.

➰ 오래 참조되지 않은 데이터를 내보내는 '시간 지역성'의 성질을 가지는 알고리즘이다.

➰ 캐시 사이즈가 5이고 1 2 3 4 5 순서로 저장되있다면, 1이 가장 최근에 쓰인 작업이고 5는 가장 오랫동안 쓰이지 않은 작업이다.

➰ Cache miss 인 경우

    - 캐시 배열의 첫번째 요소에 값 추가

    - 캐시 배열의 마지막 요소 삭제(가장 오래 사용되지 않은 요소이므로)

➰ Cache hit인 경우

    - 캐시 배열에서 hit 지점까지 이동

    - hit 값을 캐시 배열 0번으로 이동(방금 사용되었기 때문에)

 

위 설명을 바탕으로 구현해봤다.

 

✏️  풀이

function solution(cacheSize, cities) {
  var answer = 0;
  const cache = [];
  
  for(let i=0; i<cities.length; i++){
    cities[i] = cities[i].toLowerCase();
    // 대소문자 구분 안하므로 일단 모두 소문자로 바꿔준다.
    
    if(cache.length < cacheSize){  // 캐시 사이즈보다 캐시 배열이 작을 때
      if(!cache.includes(cities[i])) {
      // 캐시미스면 맨 앞에 요소 추가하고 시간 +5
        cache.unshift(cities[i]);  
        answer += 5;
      }
      else {
      // 캐시 히트면 그 위치로 가서 그 요소를 맨 앞으로 빼오고 시간 +1
        let idx = cache.indexOf(cities[i]);
        cache.unshift(cities[i]);  
        cache.splice(idx+1, 1);
        answer +=1;
      }
    }

    else{  // 캐시 사이즈보다 캐시 배열이 클 때
        if(!cache.includes(cities[i])) {
          cache.unshift(cities[i]);  
          cache.pop();
          answer += 5;
        }
        else {
          let idx = cache.indexOf(cities[i]);
          cache.unshift(cities[i]);  
          cache.splice(idx+1, 1);
          answer +=1;
      }
    }
  }
  return answer;
}

와 뿌듯해