[Python] 프로그래머스 - 이중우선순위큐 (힙)

문제 설명

📃 문제 링크

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

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

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.

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.

입출력 예

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

문제 풀이

힙을 이용해서 풀었다. 최소값을 뽑아내기 위해서 기본 힙을 사용하였고, 최대값을 뽑아내기 위해서 최대힙을 따로 구현해서 총 2개의 힙을 사용했다.

최대힙을 구현하기 위해서 Tuple 내의 맨 앞에 있는 값을 기준으로 힙이 정렬되는 원리를 이용했다. -1을 곱해준 음수값을 튜플의 앞 원소에 넣어주어 (우선순위, 값)으로 정렬되게 했다.

그 후 operations의 원소를 순회하면서 각 조건에 맞게 push, pop을 해주고, 두 힙이 항상 같이 움직여야 하기 때문에 remove도 같이 해 주었다.

힙을 사용하기 위해 최소힙, 최대힙을 만들어서 구현했지만 힙을 두 개 사용한 것이 아쉬웠다.

알게 된 것

힙을 최대 힙, 최소 힙 두 개 만들지 않아도 최소 힙에서 최대값을 삭제할 수 있다.

heap = heapq.nlargest(len(heap), heap)[1:]
heapq.heapify(heap)

heapq.nlargest(n, list) 함수를 사용하면 list에서 가장 큰 n개의 수를 뽑아낼 수 있다. 위 코드에서는 heap의 원소 개수만큼 뽑아내기 때문에 전체 heap 리스트가 내림차순으로 정렬된다. 그 후 인덱스 1부터 슬라이싱하면 가장 큰 최대값이 제외될 것이고, 다시 최소힙으로 만들어주면 된다.

소스 코드