[프로그래머스-Python] 이중우선순위 큐

내용

이중 우선순위 큐는 입력된 명령어에 다음 연산을 하는 자료구조 입니다.

명령어	수신 탑(높이)
I 숫자	큐에 주어진 숫자를 삽입합니다.
D 1	큐에서 최댓값을 삭제합니다.
I 숫자	큐에서 최솟값을 삭제합니다.

모든 연산을 처리한 후 큐가 비어있으면 [0,0] 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]을 return 하도록 solution 함수를 구현해주세요.

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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.

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입출력 예

operations	return
[I 16,D 1]	[0,0]
[I 7,I 5,I -5,D -1]	[7,5]

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사용 코드

import heapq

def solution(operations) :
    count =0  
    stack_result = []
    heap_min_result, heap_max_result= [], []
    for operation in operations :    # 명령어는 앞에 위치하기 때문
        oper_command, oper_number = operation.split() 
        if oper_command == 'I' :  # heap push 작업
            count +=1
            stack_result.append(int(oper_number))
        elif oper_command  == 'D' : # 삭제 작업
            if count == 0  :  # 비어있는 큐일때 
                continue
            count-=1
            if oper_number == '-1' : # 최소값 삭제
                heap_min_result = stack_result[:] 
                heapq.heapify(heap_min_result)
                stack_result.remove((heapq.heappop(heap_min_result) ) )

            else :  # 최대 값 삭제
                heap_max_result =list(map( lambda x:-x , stack_result[:]  ))
                heapq.heapify(heap_max_result)
                stack_result.remove(-(heapq.heappop(heap_max_result) ) )
                    
    heap_min_result,heap_max_result = stack_result[:] ,list(map( lambda x:-x , stack_result[:]  ))
    heapq.heapify(heap_min_result)
    heapq.heapify(heap_max_result)
    if count ==0 : # 힙이 비어져 있는 경우
        return [0,0]
    else : 
        return [-(heap_max_result[0]) , heap_min_result[0] ]

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코드 설명

1. 최대힙과 최소힙을 구현할 리스트(heap_min_result, heap_max_result)를 생성한 후 명령어가 문자열이므로 split()해서 숫자 부분과 영어 부분을 구분한다.
   ex) "D 5" => oper_command =D , oper_number = 5

2. 최대힙과 최소힙의 내용을 동기화 해주기 위해서 또다른 리스트를 하나 생성한 후 명령어를 할 때마다 초기화를 해주어서 최대힙과 최소힙의 내용을 동기화 시켜준다.
   여기서 최소힙 같은 경우 값을 넣을때 별다른 작업을 안해도 되지만 최대힙은 "추가"에서 적은 원리를 적용해서 map 함수에서 lambda 함수를 사용해 heapq에 들어가는 값에 -를 붙여서 최대힙을 구현해주면 된다.

• 추가 : heapq로 최대힙 구현 방법의 원리를 설명해 보면 a라는 리스트에 [1,7,2,3,8]이 들어 있는 경우 이 값을 heapq에 넣을시 해당 리스트에 가장 작은 값이 출력이되므로 1이 출력이 된다.
  그렇다면 저 리스트를 heapq에 넣을때 "-"가 붙은 채로 넣을경우를 생각해보자
• "-"가 들어가면 [-1, -7, -2, -3, -8]이 된다. 이제 여기서 pop을 할 경우 -8이 출력되고 그 다음 -7, -3 ... 순서대로 출력이 된다 여기서 다시 "-" 연산을 해주면 8, 7, 3, 2 ... 와 같이 최대값이 출력이 된다.

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