힙_PRO#42628 : 이중우선순위큐

문제 설명

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

이중 우선순위 큐가 할 연산 operations가 매개변수로 주어질 때, 모든 연산을 처리한 후 큐가 비어있으면 [0,0] 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]을 return 하도록 solution 함수를 구현해주세요.제한사항

• operations는 길이가 1 이상 1,000,000 이하인 문자열 배열입니다.
• operations의 원소는 큐가 수행할 연산을 나타냅니다.
  • 원소는 “명령어 데이터” 형식으로 주어집니다.- 최댓값/최솟값을 삭제하는 연산에서 최댓값/최솟값이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제합니다.
• 빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 경우, 해당 연산은 무시합니다.

입출력 예

입출력 예 #1

• 16과 -5643을 삽입합니다.
• 최솟값을 삭제합니다. -5643이 삭제되고 16이 남아있습니다.
• 최댓값을 삭제합니다. 16이 삭제되고 이중 우선순위 큐는 비어있습니다.
• 우선순위 큐가 비어있으므로 최댓값 삭제 연산이 무시됩니다.
• 123을 삽입합니다.
• 최솟값을 삭제합니다. 123이 삭제되고 이중 우선순위 큐는 비어있습니다.

따라서 [0, 0]을 반환합니다.

 

입출력 예 #2

• -45와 653을 삽입후 최댓값(653)을 삭제합니다. -45가 남아있습니다.
• -642, 45, 97을 삽입 후 최댓값(97), 최솟값(-642)을 삭제합니다. -45와 45가 남아있습니다.
• 333을 삽입합니다.

이중 우선순위 큐에 -45, 45, 333이 남아있으므로, [333, -45]를 반환합니다.

 

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Sol 1)

# "I 숫자": 큐에 주어진 숫자 삽입
# "D 1" : 큐에서 최댓값 삭제
# "D -1" : 큐에서 최솟값 삭제

def solution(operations):
    """
    :return: 연산 후 큐가 비어있으면 [0,0] , 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]
    """
    answer = []
    
    for oper in operations:
        if oper[0] == "I":
            answer.append(int(oper[2:]))
        elif oper == "D 1":
            if len(answer) > 0:
                answer.remove(max(answer))
        elif oper == "D -1":
            if len(answer) > 0:
                answer.remove(min(answer))
    
    if len(answer) == 0:
        return [0,0]

    return [max(answer), min(answer)]

 

Sol 2) 힙을 이용한 풀이

일반적인 큐(Queue)는 First in-First Out 구조이다. (어떤 부가적인 조건 없이 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 구조)

하지만 우선순위 큐(Priority Queue)는 들어간 순서에 상관없이 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나오는 것
→ 힙(Heap)이라는 자료구조를 가지고 구현

 

# iterable에 의해 정의된 데이터 집합에서 n 개의 가장 큰 요소로 구성된 리스트를 반환하는 함수
heapq.nlargest(n, iterable, key=None)

# iterable에 의해 정의된 데이터 집합에서 n 개의 가장 작은 요소로 구성된 리스트를 반환하는 함수
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)

import heapq

def solution(operations):
    """
    :return: 연산 후 큐가 비어있으면 [0,0] , 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]
    """
    answer = []
    heap = []
    
    for oper in operations:
        if oper[0] == "I":
            heapq.heappush(heap, int(oper[2:]))
        else:
            if len(heap) == 0:
                pass
            elif oper == "D 1":
                heap = heapq.nlargest(len(heap), heap)[1:]
                heapq.heapify(heap)
            elif oper == "D -1":
                heapq.heappop(heap)
    
    if heap:
        answer.append(max(heap))
        answer.append(min(heap))
    else:
        answer = [0, 0]

    return answer