[Python 자료구조] 우선순위 큐(Priority Queue)

💡 우선순위 큐 (Priority Queue)

📌 우선순위 큐

가장 우선순위가 높은 데이터를 삭제하는 자료구조
스텍이나 큐는 데이터를 입력 순서에 따라 꺼내어 사용하지만,
우선순위 큐는 입력 순서에 상관없이 우선순위에 따라 작동한다.

따라서 값이 입력되고 삭제될 때마다 자료구조가 내부적으로 정렬해줘야 하기 때문에, 구현방법과 시간 복잡도에서 차이가 있다.

📚구현방법

리스트나 힙으로 구현할 수 있다.
리스트는 삽입 O(1) 삭제 O(N) 의 복잡도를 가지지만,
힙은 삽입 O(logN) 삭제 O(logN) 의 복잡도를 가진다.
(그래서 우선순위 큐는 보통 힙으로 구현하고, 시간복잡도도 힙으로 구현한 시간복잡도를 사용한다.)
자세한 구현방법은 다루지 않겠다. 힙(Heap)에 대한 내용을 참고하면 좋겠다.

📚시간 복잡도

스텍이나 큐는 삽입과 삭제에서 O(1)의 성능을 보이지만,
우선순위 큐는 삽입과 삭제에서 O(logN)의 성능을 보인다.

📌 우선순위 큐 사용법

📚 클래스 불러오기

from queue import PriorityQueue

📚 우선순위 큐 생성 (Priority Queue는 내부적으로 heap 모듈을 사용함)

que = PriorityQueue()
limitedQue = PriorityQueue(maxsize=10) #크기 제한이 있는 우선순위 큐

📚 원소 삽입 - 정수

que.put(item)
que.put(1)
que.put(2)

📚 원소 삽입 - 튜플 (우선순위,값)

que.put((priority, item))
que.put((2,'hello'))
que.put((1,'world'))

📚 원소 삭제 및 반환 -> 크기 순서대로 삭제됨

print(que.get())
print(que,get()[1]) # tuple에서 값 반환

📌 예시- BOJ 1715 카드 정렬하기

가장 작은 값 두 개를 꺼내서 더하고 다시 집어넣은 후, 그 비용을 저장한다. 새로 넣은 값과 나머지 값들 중 다시 가장 작은 값을 두 개 꺼내서 더하는 과정을 반복하면 가장 최소 비용이 구해진다.
결국 모든 값을 한 번씩 더해야 하고 먼저 더해진 비용은 반복되기 때문에 최소인 값을 우선적으로 더해가면 된다.

import sys
from queue import PriorityQueue
n=int(sys.stdin.readline())
que = PriorityQueue()
for i in range(n):
    que.put(int(sys.stdin.readline()))

cnt=0
while(1):
    if(que.qsize()==1):
        break
    a=que.get()
    b=que.get()
    cnt+=(a+b)
    que.put(a+b)

print(cnt)