항해99 - 3주차, 배열의 K번째 큰 요소

Today I learned
2022/01/28

회고록

---

1/28

항해 99, 알고리즘 2주차

교재 : 파이썬 알고리즘 인터뷰

힙(Heap)

1. 이론

힙(heap)의 개념
완전 이진 트리의 일종으로 우선순위 큐를 위하여 만들어진 자료구조이다.
여러 개의 값들 중에서 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아내도록 만들어진 자료구조이다.
힙은 느슨한 정렬 상태를 유지한다. (완전히 정렬된 것은 아니지만, 전혀 정렬이 안된 것도 아님)
힙 트리에서는 중복된 값을 허용한다.
히프의 목적은 삭제 연산이 수행될 때마다 가장 큰 값을 찾아내기만 하면 되는 것이다(가장 큰 값은 루트 노드)

힙(heap)의 종류

최대 힙(max heap)

부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 크거나 같은 완전 이진 트리
key(부모 노드) >= key(자식 노드)

최소 힙(min heap)

부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 작거나 같은 완전 이진 트리
key(부모 노드) <= key(자식 노드)

2. 문제

Given an integer array nums and an integer k, return the kth largest element in the array.

Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

Example 1:

Input: nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2
Output: 5

https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/submissions/

3. MySol

• Heap

class PracticeMaxHeap:
    def __init__(self):
        self.items=[None]

    def __len__(self):
        return len(self.items)-1

    def insert(self, k):
        self.items.append(k)
        self.percolate_up()

    def extract(self):
        if len(self) < 1:
            return None

        self.items[1], self.items[-1] = self.items[-1], self.items[1]
        root = self.items.pop()
        self.percolate_down(1)

        return root


    def percolate_down(self, k):

        parents = k

        left = 2*k
        right = 2*k+1

        if left <= len(self) and self.items[parents] < self.items[left] :
            self.items[parents], self.items[left] = self.items[left], self.items[parents]
            parents = left

        if right <= len(self) and self.items[parents] < self.items[right]:
            self.items[parents], self.items[right] = self.items[right], self.items[parents]
            parents = right

        if parents != k:
            self.percolate_down(parents)


    def percolate_up(self):
        #len(self.items)가 아님
        cur = len(self)

        parents = cur//2

        while parents > 0:

            if self.items[cur] > self.items[parents] :
                self.items[cur], self.items[parents] = self.items[parents], self.items[cur]

            cur = parents
            parents = cur//2


if __name__ == '__main__':

    J = [3,5,9,5,3,7]

    test = PracticeMaxHeap()

    for i in J:
        test.insert(i)

    print(f'result : {test}')

    temp = []
    k = 6

    for _ in range(k):
        temp.append(test.extract())

    print(f'delete :  {temp[k-1]}')

4. 배운 점

• heap의 개념과 heapq의 존재

5. 총평

heap과 친숙해지는 시간