[프로그래머스] 캐시 - Python

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.

소스 코드

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    cache = []
    if cacheSize == 0:
        return len(cities) * 5
    for i in cities:
        if i.lower() in cache:
            temp = cache.index(i.lower())
            cache.append(i.lower())
            cache.pop(temp)
            answer += 1
        else:
            if len(cache) >= cacheSize:
                cache.pop(0)
            cache.append(i.lower())
            answer += 5
    return answer

cache hit의 경우 해당 도시 이름을 cache 리스트의 맨 뒤로 옮기고 실행 시간 1을 더한다.

cache miss의 경우 가장 앞에 있는 도시 이름을 뺀 뒤 현재 도시 이름을 추가하고 실행 시간 5를 더한다.

 

+ 해당 문제의 경우 대소문자 구분을 하지 않기 때문에 lower 함수를 통해 도시 이름을 소문자로 변경하여 비교한다.

+ cacheSize가 0인 경우 검색시 무조건 cache miss가 발생할 것이기 때문에 cities 리스트 길이에 5를 곱해준다.