프로그래머스 python 이중우선순위큐

[level 3] 이중우선순위큐 - 42628

문제 링크

성능 요약

메모리: 21.4 MB, 시간: 115.16 ms

구분

코딩테스트 연습 > 힙（Heap）

채점결과

정확성: 100.0
합계: 100.0 / 100.0

제출 일자

2025년 04월 24일 00:28:32

문제 설명

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", "I -5643", "D -1", "D 1", "D 1", "I 123", "D -1"]	[0,0]
["I -45", "I 653", "D 1", "I -642", "I 45", "I 97", "D 1", "D -1", "I 333"]	[333, -45]

입출력 예 설명

입출력 예 #1

• 16과 -5643을 삽입합니다.
• 최솟값을 삭제합니다. -5643이 삭제되고 16이 남아있습니다.
• 최댓값을 삭제합니다. 16이 삭제되고 이중 우선순위 큐는 비어있습니다.
• 우선순위 큐가 비어있으므로 최댓값 삭제 연산이 무시됩니다.
• 123을 삽입합니다.
• 최솟값을 삭제합니다. 123이 삭제되고 이중 우선순위 큐는 비어있습니다.

따라서 [0, 0]을 반환합니다.

입출력 예 #2

• -45와 653을 삽입후 최댓값(653)을 삭제합니다. -45가 남아있습니다.
• -642, 45, 97을 삽입 후 최댓값(97), 최솟값(-642)을 삭제합니다. -45와 45가 남아있습니다.
• 333을 삽입합니다.

이중 우선순위 큐에 -45, 45, 333이 남아있으므로, [333, -45]를 반환합니다.

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※ 공지 - 2024년 7월 22일 테스트케이스가 추가되었습니다. 기존에 제출한 코드가 통과하지 못할 수도 있습니다.

코드

import heapq

def solution(operations):
    max_heap = []
    min_heap = []
    visited = [False] * len(operations)
    for idx, op in enumerate(operations):
        cmd, n = op.split()
        if cmd == "I":
            heapq.heappush(max_heap, (-int(n), idx))
            heapq.heappush(min_heap, (int(n), idx))
        elif cmd == "D" and int(n) == 1:
            while max_heap and visited[max_heap[0][1]]:
                heapq.heappop(max_heap)
            if max_heap:
                _, key = heapq.heappop(max_heap)
                visited[key] = True
        elif cmd == "D" and int(n) == -1:
            while min_heap and visited[min_heap[0][1]]:
                heapq.heappop(min_heap)
            if min_heap:
                _, key = heapq.heappop(min_heap)
                visited[key] = True
                
    while min_heap and visited[min_heap[0][1]]:
        heapq.heappop(min_heap)
    while max_heap and visited[max_heap[0][1]]:
        heapq.heappop(max_heap)
    
    if not max_heap:
        return [0, 0]
    else:
        return [-max_heap[0][0], min_heap[0][0]]

최대힙과 최소힙 방식을 사용하여 값을 넣어주고 방문처리를 하여 뺄 때 같은 인덱스는 이미 최대힙이나 최소힙에서 사용했으니 빼주도록 하기 위해서 사용했다.

while문을 통해 계속 지워내고, for문을 벗어났을때 while을 한번 더 사용하여 동기화시켜줬다.