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 것
을 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.
- 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.
- 입력된 도시이름 배열을 순서대로 처리할 때, "총 실행시간"을 출력한다.
- 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
- cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
- cache miss일 경우 실행시간은 5이다.
import java.util.*;
class Solution {
public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
int answer = 0;
if(cacheSize == 0) return cities.length*5;
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
String s = cities[i].toUpperCase();
if(list.size() == cacheSize || list.contains(s)) {
if(list.contains(s)) { //공통이 존재.
list.remove(list.indexOf(s));
answer += 1;
}else {//공통 미존재
list.remove(0);
answer += 5;
}
}else {
answer += 5;
}
list.add(s);
}
return answer;
}
}