Heap - 이중우선순위큐(Lv.3)

문제 설명

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.

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

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.

 

 <My Source Code>

def solution(operations):
    answer = [0,0]
    temp_list = []
    for i in operations: 
        if i[0] == 'I':
            temp_list.append(int(i[2:]))
        elif len(i) ==3 and len(temp_list) != 0:
            temp_list.remove(max(temp_list))
        elif len(i) == 4 and len(temp_list) != 0:
            temp_list.remove(min(temp_list))
            
    if temp_list == None:
        answer = [0,0]
    elif len(temp_list)!= 0:
        answer = [max(temp_list), min(temp_list)]
    
    return answer

 

지금 heap 문제를 풀면서 나는 heap을 쓰지않고 그냥 리스트로 문제를 풀었다.

반성을 하며 다른 사람의 풀이를 보고 다시 내 나름대로 '힙 : heap'을 사용해 문제를 풀어보았다. (아래)

<이중 우선순위 큐를 이용한 소스코드>

import heapq as hpq

def inverseQueue(heap):
    minus_heap = []
    for item in heap:
    	#부호변환
        hpq.heappush(minus_heap, -item)
    return minus_heap

def solution(operations):
    heap = []
    for fa in operations:
        if fa == "D -1" and len(heap) != 0:
            hpq.heappop(heap)

        elif fa == "D 1" and len(heap) != 0:
            #부호 변환을 통한 최댓값을 구해 제거
            minus_heap = inverseQueue(heap)
            hpq.heappop(minus_heap)
            #바뀐 부호 원상복구
            heap = inverseQueue(minus_heap)

        elif fa[0] == 'I':
            hpq.heappush(heap, int(fa[2:]))
            
    
    if heap == []:
        result = [0,0]
    else:
        min_value = hpq.heappop(heap)
        
        inverseHeap = inverseQueue(heap)
        max_value = -1 * hpq.heappop(inverseHeap)
        
        result = [max_value, min_value]
        
    return result

우선 "이중 우선순위 큐"란 무엇이냐?

우선순위 큐란 들어온 순서와 상관없이 (FIFO 구조가 아니다.) 우선순위가 큰 데이터부터 먼저 나오는 것이다.

내가 사용한 heapq 패키지는 숫자가 작을수록 우선순위가 높아진다.

그래서 위의 코드에 따르면 최종 결과 큐의 최솟값을 찾기는 쉬워진다. 

하지만 큐의 최댓값을 찾는데서 문제가 발생했는데, "큐 요소들의 부호 변환을 통해 최댓값은 최솟값으로 바꿔 역으로 최댓값을 찾아보자" 라는 아이디어로 문제 해결이 가능했다.

 

위의 inverseQueue(heap) 메소드가 힙의 모든 요소의 부호를 변환하는 과정이고, priorityQueue(operations)가 각각의 명령을 수행하는 과정이다.