[프로그래머스] 이중우선순위큐 (level3, python)

문제 설명

 

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

 

명령어수신 탑(높이)

I 숫자	큐에 주어진 숫자를 삽입합니다.
D 1	큐에서 최댓값을 삭제합니다.
D -1	큐에서 최솟값을 삭제합니다.

 

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

operations	return
["I 16", "I -5643", "D -1", "D 1", "D 1", "I 123", "D -1"]	[0,0]
["I -45", "I 653", "D 1", "I -642", "I 45", "I 97", "D 1", "D -1", "I 333"]	[333, -45]

---

입출력 예 설명

 

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.

 

---

 

풀이 코드

import heapq

def solution(operations):
    min_heap = []
    max_heap = []
    
    for ops in operations:
        alpha, num = ops.split()
        if alpha == 'I':
            heapq.heappush(min_heap, int(num))
            heapq.heappush(max_heap, -int(num))
        else:
            if len(min_heap) > 0:
                if num == '1':
                    val = heapq.heappop(max_heap) * -1
                    min_heap.remove(val)
                    heapq.heapify(min_heap)
                else:
                    val = heapq.heappop(min_heap) * -1
                    max_heap.remove(val)
                    heapq.heapify(max_heap)
    
    if min_heap and max_heap:
        answer = [-heapq.heappop(max_heap), heapq.heappop(min_heap)]
    else:
        answer = [0,0]
    return answer

단순히 이중 우선순위 큐를 만드는 문제였다.

파이썬의 heapq를 통해서 최대힙과 최소힙을 구성할 수 있다.

 

heapq.heappush(list, element) : 힙의 특성을 유지하면서 원소를 삽입하는 함수, min_heap을 기준으로 만들어져 있다.

heapq.heappop(list) : 힙의 루트노드 반환, 나머지 구조 heapify 진행

heapq.heapify(list) : 힙이 아닌 리스트를 힙 구조로 변환.

 

이때 element에 음수 처리를 해주고, 값을 꺼낼 때 다시 음수 처리를 해주면 최대 힙처럼 사용할 수 있기 때문에

위와 같이 코드를 작성할 수 있었다.

테스트 케이스가 조금 빈약한 문제인 것 같기는 하다..