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백준알고리즘/덱,큐

(Python/🥇4)백준알고리즘 7662번: 이중 우선순위 큐

by windy7271 2023. 10. 24.
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문제:

이중 우선순위 큐(dual priority queue)는 전형적인 우선순위 큐처럼 데이터를 삽입, 삭제할 수 있는 자료 구조이다. 전형적인 큐와의 차이점은 데이터를 삭제할 때 연산(operation) 명령에 따라 우선순위가 가장 높은 데이터 또는 가장 낮은 데이터 중 하나를 삭제하는 점이다. 이중 우선순위 큐를 위해선 두 가지 연산이 사용되는데, 하나는 데이터를 삽입하는 연산이고 다른 하나는 데이터를 삭제하는 연산이다. 데이터를 삭제하는 연산은 또 두 가지로 구분되는데 하나는 우선순위가 가장 높은 것을 삭제하기 위한 것이고 다른 하나는 우선순위가 가장 낮은 것을 삭제하기 위한 것이다. 정수만 저장하는 이중 우선순위 큐 Q가 있다고 가정하자. Q에 저장된 각 정수의 값 자체를 우선순위라고 간주하자. Q에 적용될 일련의 연산이 주어질 때 이를 처리한 후 최종적으로 Q에 저장된 데이터 중 최댓값과 최솟값을 출력하는 프로그램을 작성하라.

입력:

입력 데이터는 표준입력을 사용한다. 입력은 T개의 테스트 데이터로 구성된다. 입력의 첫 번째 줄에는 입력 데이터의 수를 나타내는 정수 T가 주어진다. 각 테스트 데이터의 첫째 줄에는 Q에 적용할 연산의 개수를 나타내는 정수 k (k ≤ 1,000,000)가 주어진다. 이어지는 k 줄 각각엔 연산을 나타내는 문자(‘D’ 또는 ‘I’)와 정수 n이 주어진다. ‘I n’은 정수 n을 Q에 삽입하는 연산을 의미한다. 동일한 정수가 삽입될 수 있음을 참고하기 바란다. ‘D 1’는 Q에서 최댓값을 삭제하는 연산을 의미하며, ‘D -1’는 Q 에서 최솟값을 삭제하는 연산을 의미한다. 최댓값(최솟값)을 삭제하는 연산에서 최댓값(최솟값)이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제됨을 유념하기 바란다. 만약 Q가 비어있는데 적용할 연산이 ‘D’라면 이 연산은 무시해도 좋다. Q에 저장될 모든 정수는 -231 이상 231 미만인 정수이다.

 

출력:

출력은 표준출력을 사용한다. 각 테스트 데이터에 대해, 모든 연산을 처리한 후 Q에 남아 있는 값 중 최댓값과 최솟값을 출력하라. 두 값은 한 줄에 출력하되 하나의 공백으로 구분하라. 만약 Q가 비어있다면 ‘EMPTY’를 출력하라.

 

풀이:

시간초과 코드

import heapq
import sys
sys.stdin = open('/Users/song/Desktop/Python/Python/h.txt', 'r')

t = int(input())

for _ in range(t):
    x = int(sys.stdin.readline())
    max_heap = []; min_heap = []

    for i in range(x):
        order, num = sys.stdin.readline().split()
        if order == "I":
            heapq.heappush(max_heap,int(num))
            heapq.heappush(min_heap,-int(num))
        elif order == "D":
            if len(max_heap) == 0:
                continue
            else:
                # 삭제
                if num == "-1":
                    target = heapq.heappop(max_heap)
                    min_heap.remove(-target)
                else:
                    target = heapq.heappop(min_heap)
                    max_heap.remove(-target)
    if len(max_heap) == 0 :
        print("EMPTY")
    else:
        print(-heapq.heappop(min_heap),heapq.heappop(max_heap))

 

remove로 제거해 주기 때문에 시간초과가 난다.

해결방법은 숫자를 최소힙, 최대힙에 넣을때, 인덱스를 같이 저장해서 삭제됐는지, 안 됐는지를 확인해준다.

 

import heapq
import sys
from collections import defaultdict

sys.stdin = open('/Users/song/Desktop/Python/Python/h.txt', 'r')

T = int(input())
for _ in range(T):
    min_heap = []
    max_heap = []
    k = int(input())
    visited = [1] * k

    for i in range(k):
        order, num = input().split()
        num = int(num)
        if order == "I":
            heapq.heappush(min_heap, (num, i))
            heapq.heappush(max_heap, (-num, i))
        else:
            #원소제거
            if num == -1:
                if min_heap:
                	# 방문처리
                    visited[heapq.heappop(min_heap)[1]] = 0
            elif num == 1:
                if max_heap:
                	# 방문처리
                    visited[heapq.heappop(max_heap)[1]] = 0
		# 힙이 존재하고, 방문처리된 숫자일때는 제거,
        while min_heap and visited[min_heap[0][1]] == 0:
            heapq.heappop(min_heap)
        while max_heap and visited[max_heap[0][1]] == 0:
            heapq.heappop(max_heap)

    if min_heap == []:
        print("EMPTY")
    else:
        print(-max_heap[0][0], min_heap[0][0])

 

좀 많이 어려운 문제여서 다른 사람의 코드를 참고했다. 

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