[백준] 1927 최소 힙

문제

널리 잘 알려진 자료구조 중 최소 힙이 있다. 최소 힙을 이용하여 다음과 같은 연산을 지원하는 프로그램을 작성하시오.
1. 배열에 자연수 x를 넣는다.
2. 배열에서 가장 작은 값을 출력하고, 그 값을 배열에서 제거한다.
프로그램은 처음에 비어있는 배열에서 시작하게 된다.

입력

첫째 줄에 연산의 개수 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 연산에 대한 정보를 나타내는 정수 x가 주어진다. 만약 x가 자연수라면 배열에 x라는 값을 넣는(추가하는) 연산이고, x가 0이라면 배열에서 가장 작은 값을 출력하고 그 값을 배열에서 제거하는 경우이다. x는 $2^{31}$보다 작은 자연수 또는 0이고, 음의 정수는 입력으로 주어지지 않는다.

출력

입력에서 0이 주어진 횟수만큼 답을 출력한다. 만약 배열이 비어 있는 경우인데 가장 작은 값을 출력하라고 한 경우에는 0을 출력하면 된다.

내 풀이

import sys
import heapq
input = sys.stdin.readline

n = int(input())

heap = []

for _ in range(n):
    num = int(input())
    if num == 0:
        if len(heap)==0:
            print(0)
        else:
            print(heapq.heappop(heap))
    else:
        heapq.heappush(heap, num)

코멘트

문제 제목에서도 그렇고, 연산의 갯수가 10만개인데다가 자연수의 범위도 $2^{31}$까지여서 이건 리스트로 sort를 하면서 풀다가는 바로 시간초과의 철퇴를 맞겠다는 생각이 들었다. 그래서 heap을 이용해서 풀었다.
heap은 우선순위 큐 (Priority Queue)를 구현하기 위한 자료 구조인데, 들어온 순서와 상관없이 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나가는 형태이다. 그래서 최댓값, 최솟값 정렬에 유리한 자료형이다. min heap은 부모-자식 노드가 작은 값 → 큰 값으로 정렬된 트리구조이고 max heap은 부모-자식 노드가 큰 값 → 작은 값으로 정렬된 트리 구조이다.
heapq 라이브러리를 이용하면 heap 구현도 간단하다.

import heapq

heap = []

# 요소 추가
heapq.heappush(heap, 100)

# 요소 반환 및 제거 (가장 작은 수) 
heapq.heappop(heap)

# 리스트 -> 힙
heapq.heapify(list1)

다만 유의할 것은 heapq.heappop(heap)할 때 print()를 꼭 붙여줘야야 제거하는 수를 프린트 해준다는 점이다.

References

https://www.acmicpc.net/problem/1927
https://wikidocs.net/194445