[카카오] 1차 코딩 테스트 문제3(캐시) 풀이 using Javascript

카카오 2017년 하반기 신입 공채 1차 코딩 테스트 문제 3번 풀이.

문제3. 캐시(난이도: 하)

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.

보다 자세한 문제 설명은 아래 카카오 공식 블로그 링크에서 확인할 수 있다.
http://tech.kakao.com/2017/09/27/kakao-blind-recruitment-round-1/

---

문제 풀이

이번 문제는 LRU알고리즘을 이해하면 쉽게 해결 할 수 있다. 사실 이번 문제가 가장 쉽다고 생각됐는데 의외로 정답률이 저조(45.26%)하다. 

LRU알고리즘은 캐시 교체 알고리즘 중 하나로, 새로운 캐시 데이터가 발생했을 때 가장 최근에 사용된적이 없는 항목을 먼저 삭제하는 알고리즘이다.

문제 풀이 방법은 다음과 같다.

1. 지정된 크기의 캐시 배열을 생성한다.
2. 주어진 도시들을 저장하면서 캐시에 저장되어 있는지 여부를 판별한다.
3. 만약 캐시에 저장되어 있을 경우 실행 시간을 1초 추가한다.
4. 캐시에 없을 경우 LRU알고리즘에 의해 캐시 데이터를 갱신한 뒤, 5초를 추가한다.

최종 코드는 다음과 같다.

const cacheMap = (cacheSize, cities) => {
 const cacheArr = [];
 const citiesCnt = cities.length;

 let sumOfRumtime = 0;

 for(let i = 0; i < citiesCnt; i++){
  const cityNameToLowerCase = cities[i].toLowerCase();

  if(cacheArr.indexOf(cityNameToLowerCase) === -1){
   if(cacheArr.length === cacheSize){
    cacheArr.shift();
   }
   cacheArr.push(cityNameToLowerCase);

   sumOfRumtime += 5;
  } else {
   sumOfRumtime += 1;
  }
 }
 return sumOfRumtime;
}

console.log(cacheMap(0, ["Jeju", "Pangyo", "Seoul", "NewYork", "LA"]));