[Python/Gold4/7662] 이중 우선순위 큐

|    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. 

 

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정답 코드

import sys, heapq
input = sys.stdin.readline

class Solution:
    def double_heapq(self):
        t = int(input())
        for _ in range(t):
            k = int(input())
            min_hq = []
            max_hq = []
            deleted = [False] * k
            for i in range(k):
                op, n = input().split()
                n = int(n)
                if op == 'I':
                    heapq.heappush(min_hq, (n, i))
                    heapq.heappush(max_hq, (-n, i))
                elif op == 'D':
                    if not max_hq or not min_hq:
                        continue
                    
                    if n == 1:
                        while max_hq and deleted[max_hq[0][1]]:
                            heapq.heappop(max_hq)
                        if max_hq:
                            deleted[max_hq[0][1]] = True
                            heapq.heappop(max_hq)
                        
                    elif n == -1:
                        while min_hq and deleted[min_hq[0][1]]:
                            heapq.heappop(min_hq)
                        if min_hq:
                            deleted[min_hq[0][1]] = True
                            heapq.heappop(min_hq)
            
            while max_hq and deleted[max_hq[0][1]]:
                heapq.heappop(max_hq)
            while min_hq and deleted[min_hq[0][1]]:
                heapq.heappop(min_hq)
                    
            if min_hq and max_hq:
                print(-max_hq[0][0], min_hq[0][0])
            else:
                print("EMPTY")


if __name__ == "__main__":
    s = Solution()
    s.double_heapq()

 

 

|    비고

이 문제에서 가장 핵심이 되는 부분은 deleted 검사 배열을 사용하여 삭제된 데이터를 추적하는 부분과 while문을 통해 최소힙, 최대힙 안에 이미 삭제된 불필요한 데이터를 정리해주는 역할을 하는 부분이다.