99클럽 코테 스터디 10/99일차 TIL #이중우선순위큐(미들러)

문제:이중우선순위큐

출처: 프로그래머스

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42628

프로그래머스

 

1. 문제 설명

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.
명령어수신 탑(높이)I 숫자큐에 주어진 숫자를 삽입합니다.D 1큐에서 최댓값을 삭제합니다.D -1큐에서 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.

 

2. 문제 해석

문제 제목이 이중우선순위큐라고 나와있어서 from collectino import deque를 이용해서 queue를 만들까 하다가

어차피 입출력 순서가 가장큰수, 가장 작은 수 컨트롤만 잘 하면 된다고 생각이 들어서 리스트 형태로 문제 바로 접근.

 

우선순위 큐
| 숫자: 숫자 삽입
D  1: 최댓값 삭제
D -1: 최솟값 삭제

비어있을 경우 [0,0]
비어있지 않을 경우 [max, min]

3. 문제 풀이

풀이 (1) 100/100

def solution(operations):
    
    lst = []
    
    for operation in operations:
        
        # 숫자 추가
        if 'I' in operation:
            command = operation.split(" ")
            num = command[1]
            lst.append(int(num))

        # 최댓값 삭제
        elif operation == 'D 1' and len(lst) >= 1:
            max_num = max(lst)
            lst.remove(max_num)
         # 최솟값 삭제
        elif operation == 'D -1' and len(lst) >= 1:
            
            min_num = min(lst)
            lst.remove(min_num)
        
    
    if len(lst) == 0:
        return [0,0]
    else:
        answer = [max(lst), min(lst)]
    return answer

생각보다 복잡하지 않고 문제에서 주는 가이드대로 코드를 짜면 되는 문제였다.

다만 조건을 다 돌고 나서 아무것도 남지 않았을 경우를 처리하지 않아서 오답이 나와서 조금 헷갈렸던것.

 

테스트 1 〉	통과 (0.02ms, 10.3MB)
테스트 2 〉	통과 (0.02ms, 10.4MB)
테스트 3 〉	통과 (0.03ms, 10.4MB)
테스트 4 〉	통과 (0.00ms, 10.2MB)
테스트 5 〉	통과 (0.02ms, 10.2MB)
테스트 6 〉	통과 (0.03ms, 10.3MB)
테스트 7 〉	통과 (593.34ms, 16.6MB)
테스트 8 〉	통과 (0.02ms, 10.3MB)
테스트 9 〉	통과 (0.03ms, 10.4MB)
테스트 10 〉	통과 (0.02ms, 10.4MB)

 

 

ChatGPT 풀이

import heapq

def solution(operations):
    min_heap = []
    max_heap = []
    entry_finder = set()  # To keep track of valid entries
    
    for operation in operations:
        if operation.startswith('I'):
            num = int(operation.split()[1])
            heapq.heappush(min_heap, num)
            heapq.heappush(max_heap, -num)
            entry_finder.add(num)
        elif operation == 'D 1' and max_heap:
            # Remove max value
            while max_heap and -max_heap[0] not in entry_finder:
                heapq.heappop(max_heap)
            if max_heap:
                max_value = -heapq.heappop(max_heap)
                entry_finder.remove(max_value)
        elif operation == 'D -1' and min_heap:
            # Remove min value
            while min_heap and min_heap[0] not in entry_finder:
                heapq.heappop(min_heap)
            if min_heap:
                min_value = heapq.heappop(min_heap)
                entry_finder.remove(min_value)
    
    # Clean up any invalid entries in heaps
    while min_heap and min_heap[0] not in entry_finder:
        heapq.heappop(min_heap)
    while max_heap and -max_heap[0] not in entry_finder:
        heapq.heappop(max_heap)
    
    if not entry_finder:
        return [0, 0]
    else:
        min_value = heapq.heappop(min_heap)
        while min_heap and min_heap[0] not in entry_finder:
            min_value = heapq.heappop(min_heap)
        
        max_value = -heapq.heappop(max_heap)
        while max_heap and -max_heap[0] not in entry_finder:
            max_value = -heapq.heappop(max_heap)
        
        return [max_value, min_value]

# Example usage:
operations1 = ["I 16", "I -5643", "D -1", "D 1", "D 1", "I 123", "D -1"]
operations2 = ["I -45", "I 653", "D 1", "I -642", "I 45", "I 97", "D 1", "D -1", "I 333"]

print(solution(operations1))  # Output: [0, 0]
print(solution(operations2))  # Output: [333, -45]

1. 두 개의 힙(최소 힙과 최대 힙)을 사용하여 최솟값과 최댓값을 효율적으로 추적합니다.
2. entry_finder 집합을 사용하여 유효한 요소를 관리하고, 제거된 요소를 무시합니다.
3. heappop 연산을 통해 힙에서 유효하지 않은 요소를 제거하고, 최종적으로 유효한 최댓값과 최솟값을 반환합니다.

이 방법을 통해 최댓값과 최솟값을 효율적으로 관리할 수 있으며, 모든 연산을 O(log n) 시간 복잡도로 수행할 수 있습니다.

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이런식으로 힙을 이용하면 시간복잡도를 줄일 수 있긴 하다. 하지만 굳이? 

4. 주요 코드 및 정리

지난번에 split을 공부했던거 말고 딱히 없긴하다?