LinkedList를 사용해서 풀어도 되나요?

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package sorting;


import java.util.LinkedList;
import java.util.Scanner;

public class LRUMain {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int s = scanner.nextInt();
        int n = scanner.nextInt();
        LinkedList<Integer> cache = new LinkedList<>();
        int[] tasks = new int[n];

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            tasks[i] = scanner.nextInt();
        }

        for (int task : tasks) {
            if (cache.contains(task)) {
                cache.remove(cache.indexOf(task));
            }
            cache.addFirst(task);
            if (cache.size() > s) {
                while (cache.size() > s) {
                    cache.removeLast();
                }
            }
        }
        for (int element : cache) {
            System.out.print(element+" ");
        }
    }
}

위 방식으로 접근해도 되나요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

leesy960909님, 해당 코드로 LRU (Least Recently Used) 캐시 교체 알고리즘을 구현하는 것은 적절해 보입니다. LinkedList를 사용하여 구현한 점도 잘 하셨어요. LinkedList는 삽입과 삭제 연산이 O(1) 시간 안에 이루어질 수 있기 때문에, 이러한 타입의 문제에 매우 적합합니다. 또한, Java에서 LinkedList는 Deque 인터페이스를 구현하고 있어 다양한 메서드를 사용하여 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 게다가, cache 리스트의 크기를 s로 유지하면서 가장 최근에 사용된 아이템을 앞으로 옮기고, 가장 오래된 아이템을 제거하는 방식으로 LRU 알고리즘의 핵심 개념을 잘 구현하셨네요.

따라서 위 방식으로 접근하는 것은 전혀 문제가 되지 않습니다. 문제 해결에 필요한 로직을 잘 이해하고 구현하신 것 같아요. 알고리즘 문제 풀이를 할 때는 다양한 접근 방식을 시도해 보고, 그 중에서 가장 효율적인 방법을 선택하는 것이 중요합니다. LinkedList를 사용한 이 접근법은 해당 문제 상황에서 매우 적합한 해결 방법 중 하나입니다. 계속해서 다양한 문제에 도전하면서 여러분만의 해결 전략을 개발해 나가시길 바랍니다.

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