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문제 설명

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.

LRU에 대해서 알자!

• 위의 문제 설명에서도 LRU에 대해서 언급되어 있다.
  캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• Least Recently Used 말 그대로 최근에 사용 안된 데이터를 지우면서 캐시를 가지고있는 구조이다.

1. Queue를 활용하지만 최근에 쓰였다면 마지막으로 누적

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    cache = []
    if cacheSize == 0:
        return len(cities)*5

    for city in cities:
        city = city.upper()
        if city in cache:
            answer += 1
            cache.remove(city)
            cache.append(city)
        else:
            answer += 5
            if len(cache) < cacheSize:
                cache.append(city)
            else:
                cache.pop(0)
                cache.append(city)
    return answer

• cache는 기본적으로 Queue구조를 따를 것이고, 캐시에 있는 목록 중에 최근에 쓰였다면, stack처럼은 아니더라도 중간에서 꺼내어 마지막으로 쌓아줄 것이다.
• 일단 base condition으로 cashesize가 0일 경우 캐시 데이터가 없어서 모두 5의 실행시간이 걸릴 것이므로 cities의 길이에 5를 곱해서 return해준다.
• 캐시에 데이터가 없을 경우 실행시간 5를 증가시키고, 캐시에 넣어준다.
  단, 캐시에 자리가 남아있을 경우 바로 넣는 것이 가능하지만 자리가 없을 경우 제일 앞쪽에 있는 데이터를 지우고 마지막에 쌓아준다.
• 캐시에 데이터가 있을 경우 실행시간 1을 증가시키고, 캐시에 있는 데이터가 어디 idx에 있든 상관없이 remove해서 마지막에 쌓아준다.
• 최종적으로 answer을 return 해준다.
• Queue와 Stack으로 푸는 알고리즘 문제는 아니지만 Queue와 Stack의 구조를 어떻게 활용해 볼까? 생각을 해보면 쉽게 풀 수 있다. 생각보다 LRU에 대한 개념이 부족해서 문제 접근이 어려웠던 것 같다.