이중우선순위큐
문제 설명
이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.
| 명령어 | 수신 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.
설계
def solution(operations):
heap = []
for op in operations:
command, num = op.split()
heap = process(heap,command,int(num))
return check(heap)-
operations 리스트를 순회하며 문제 조건에 맞는 힙 연산을 수행한다.
-
최종 힙을 문제 조건에 따라 결과를 출력한다.
process
def process(heap,command,num):
if command == 'I':
h.heappush(heap,num)
if command == 'D':
if heap:
if num == -1:
h.heappop(heap)
if num == 1:
heap = max_heappop(heap)[1]
return heap- input: 힙, 명령어(I or D), 숫자
- output: 명령어를 수행한 힙
max_heappop
def max_heappop(heap):
my_max_heap = [-1 * x for x in heap]
h.heapify(my_max_heap)
value = -1*h.heappop(my_max_heap)
my_min_heap = [-1 * x for x in my_max_heap]
h.heapify(my_min_heap)
return (value,my_min_heap)- input: 힙
- output: 힙에서 최대값, 최대값을 팝한 힙
check
def check(heap):
if not heap:
return [0,0]
return [max_heappop(heap)[0],h.heappop(heap)]- input: 힙
- output: 힙의 최대값과 최소값 (없으면 [0,0])
전체 코드
import heapq as h
def max_heappop(heap):
my_max_heap = [-1 * x for x in heap]
h.heapify(my_max_heap)
value = -1*h.heappop(my_max_heap)
my_min_heap = [-1 * x for x in my_max_heap]
h.heapify(my_min_heap)
return (value,my_min_heap)
def process(heap,command,num):
if command == 'I':
h.heappush(heap,num)
if command == 'D':
if heap:
if num == -1:
h.heappop(heap)
if num == 1:
heap = max_heappop(heap)[1]
return heap
def check(heap):
if not heap:
return [0,0]
return [max_heappop(heap)[0],h.heappop(heap)]
def solution(operations):
heap = []
for op in operations:
command, num = op.split()
heap = process(heap,command,int(num))
return check(heap)더 좋은 코드
from heapq import heappush, heappop
def solution(arguments):
max_heap = []
min_heap = []
for arg in arguments:
if arg == "D 1":
if max_heap != []:
heappop(max_heap)
if max_heap == [] or -max_heap[0] < min_heap[0]:
min_heap = []
max_heap = []
elif arg == "D -1":
if min_heap != []:
heappop(min_heap)
if min_heap == [] or -max_heap[0] < min_heap[0]:
max_heap = []
min_heap = []
else:
num = int(arg[2:])
heappush(max_heap, -num)
heappush(min_heap, num)
if min_heap == []:
return [0, 0]
return [-heappop(max_heap), heappop(min_heap)]
0x68656C6C6F21