[알고리즘]백준 7662번: 이중 우선순위 큐

알고리즘 유형: 자료 구조

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 32-비트 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

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세가지 자료 구조를 사용했었습니다

최대힙, 최소힙, 딕셔너리를 활용을 했는데

일단 넣어야하는 원소가 주어진 경우 최대힙과 최소힙에 넣어주고 딕셔너리에 해당 원소를

키로 가지는 밸류에 +1을 해줍니다

 

그리고 삭제 명렁이 주어지는 경우 최솟값이라면 최소힙에서 최댓값이라면 최대힙에서 빼주는데 

(이 과정에서 빼준 원소를 키로 가지는 밸류를 -1해줍니다) 

두 힙은 연동이 안되어 있어 이미 다른 힙에서 삭제가 된 원소인데(사실은 없는 원소) 

남아 있는 경우가 있습니다.

이를 해결하기 위해서 딕셔너리에 해당 원소를 키로 가지는 밸류가 0인지 아닌가 판별을 해주고 

0이라면 사실 없는 원소이기 때문에 1보다 크거나 같은 원소가 나올때 까지 반복해줍니다. 

 

import sys 
from heapq import heapify, heappop , heappush 
from collections import defaultdict

N= int(sys.stdin.readline().strip())

for i in range(N):
    M =int(sys.stdin.readline().strip())
    min_heap = []
    max_heap = []
    dict = defaultdict(int)
    for i in range(M):
        input_ = sys.stdin.readline().strip().split(" ")
        cmd, num = input_[0], int(input_[1])
        
        if cmd =="I" :
            heappush(min_heap, num)
            heappush(max_heap, -num) 
            dict[num]+=1
            print(f"min:{min_heap} max:{list(map(lambda x: -x, max_heap))}")
            print(dict)
        else: 
            if sum(dict.values())!=0:
                if num==1:
                    while True:
                        num_ =-1* heappop(max_heap)
                        print(f"제거 {num_}")
                        print(f"min:{min_heap} max:{list(map(lambda x: -x, max_heap))}")
                        if dict[num_]>=1:
                            dict[num_]-=1
                            if dict[num_]==0:
                                dict.pop(num_)   
                                break
                            else: 
                                break
                        else: 
                            if dict[num_]==0:
                                dict.pop(num_)
                if num==-1:
                    while True:
                        num_ =heappop(min_heap)
                        print(f"제거 {num_}")
                        print(f"min:{min_heap} max:{list(map(lambda x: -x, max_heap))}")
                        if dict[num_]>=1:
                            dict[num_]-=1
                            if dict[num_]==0:
                                dict.pop(num_)   
                                break
                            else: 
                                break
                        else: 
                            if dict[num_]==0:
                                dict.pop(num_)
                            
            
    if sum(dict.values())==0:
        print("EMPTY")
    else: 
        result=sorted([int(x) for x in dict.keys() if dict[x]!=0])
        print(f"{result[-1]} {result[0]}")