[BaekJoon] 7662 이중 우선순위 큐 (Gold 4) - Python

문제

 

이중 우선순위 큐(dual priority queue)는 전형적인 우선순위 큐처럼 데이터를 삽입, 삭제할 수 있는 자료 구조이다. 전형적인 큐와의 차이점은 데이터를 삭제할 때 연산(operation) 명령에 따라 우선순위가 가장 높은 데이터 또는 가장 낮은 데이터 중 하나를 삭제하는 점이다. 이중 우선순위 큐를 위해선 두 가지 연산이 사용되는데, 하나는 데이터를 삽입하는 연산이고 다른 하나는 데이터를 삭제하는 연산이다. 데이터를 삭제하는 연산은 또 두 가지로 구분되는데 하나는 우선순위가 가장 높은 것을 삭제하기 위한 것이고 다른 하나는 우선순위가 가장 낮은 것을 삭제하기 위한 것이다.

정수만 저장하는 이중 우선순위 큐 Q가 있다고 가정하자. Q에 저장된 각 정수의 값 자체를 우선순위라고 간주하자. 

Q에 적용될 일련의 연산이 주어질 때 이를 처리한 후 최종적으로 Q에 저장된 데이터 중 최댓값과 최솟값을 출력하는 프로그램을 작성하라.

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입출력 예시

 

입력: 입력 데이터는 표준입력을 사용한다. 입력은 T개의 테스트 데이터로 구성된다. 입력의 첫 번째 줄에는 입력 데이터의 수를 나타내는 정수 T가 주어진다. 각 테스트 데이터의 첫째 줄에는 Q에 적용할 연산의 개수를 나타내는 정수 k (k ≤ 1,000,000)가 주어진다. 이어지는 k 줄 각각엔 연산을 나타내는 문자(‘D’ 또는 ‘I’)와 정수 n이 주어진다. ‘I n’은 정수 n을 Q에 삽입하는 연산을 의미한다. 동일한 정수가 삽입될 수 있음을 참고하기 바란다. ‘D 1’는 Q에서 최댓값을 삭제하는 연산을 의미하며, ‘D -1’는 Q 에서 최솟값을 삭제하는 연산을 의미한다. 최댓값(최솟값)을 삭제하는 연산에서 최댓값(최솟값)이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제됨을 유념하기 바란다.

만약 Q가 비어있는데 적용할 연산이 ‘D’라면 이 연산은 무시해도 좋다. Q에 저장될 모든 정수는 32-비트 정수이다. 

출력: 출력은 표준출력을 사용한다. 각 테스트 데이터에 대해, 모든 연산을 처리한 후 Q에 남아 있는 값 중 최댓값과 최솟값을 출력하라. 두 값은 한 줄에 출력하되 하나의 공백으로 구분하라. 만약 Q가 비어있다면 ‘EMPTY’를 출력하라.

 

예제입력1)

2
7
I 16
I -5643
D -1
D 1
D 1
I 123
D -1
9
I -45
I 653
D 1
I -642
I 45
I 97
D 1
D -1
I 333

예제출력1)

EMPTY
333 -45

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코드

import heapq # 힙큐 사용하기 위해 import
import sys # 빠른 input을 위하여
input = sys.stdin.readline # input함수 재정의

T = int(input()) # 테스트 케이스 개수 입력

for i in range(T): # 테스트 케이스 만큼 반복
    K = int(input()) # 입력 개수 입력
    que1, que2 = [], [] # 원소 입력을 위해 두 개의 힙 생성
    visited = [False] * K # 원소의 삭제 여부를 확인하기 위해 False리스트 생성
    for j in range(K): # 입력 개수만큼 반복
        func, num = input().split() # 명령과 숫자 입력
        if func == 'I': # 만약 명령이 I 라면
            heapq.heappush(que1, (int(num), j)) # que1라는 힙에 (int(num), j)튜플 추가
            heapq.heappush(que2, (-int(num), j)) # que2라는 힙에 (-int(num), j)튜플 추가
            visited[j] = True # j번째 입력한 원소의 존재 여부를 True로 변경
        else: # 그 외(D)라면
            if num == '1': # 숫자가 1이라면
                # 최소값 삭제 과정에서, False로 바뀐 원소를 제거하기 위해 while문을 실행한다.
                while que2 and not visited[que2[0][1]]: # que2가 비어있지 않고, visited[que2[0][1]]이 False라면
                    heapq.heappop(que2) # que2에서 가장 작은 원소를 pop한다.
                # 최대값 삭제를 visited리스트에 반영한다.
                if que2: # 만약 que2가 비어있지 않다면,
                    visited[que2[0][1]] = False # 최대값을 False로 바꾼다.
                    heapq.heappop(que2) # 최대값을 힙에서 제거한다.
            else: # 1이 아니라면, -1이라면
                # 최대값 삭제 과정에서, False로 바뀐 원소를 제거하기 위해 while문을 실행한다.
                while que1 and not visited[que1[0][1]]: # 만약 que1가 비어있지 않고, visited[que1[0][1]]이 False라면
                    heapq.heappop(que1) # que1에서 가장 큰 값을 pop한다.
                # 최소값 삭제를 visited리스트에 반영한다.
                if que1: # 만약 que1가 비어있지 않다면,
                    visited[que1[0][1]] = False # 최소값을 False로 바꾼다.
                    heapq.heappop(que1) # 최소값을 힙에서 제거한다.
    # 삭제된 값을 통일하는 과정이다.
    while que1 and not visited[que1[0][1]]: heapq.heappop(que1) # que1의 최소값이 이미 삭제된 값이라면 pop하고, 삭제된 값이 아닌 값이 나올 때 까지 반복
    while que2 and not visited[que2[0][1]]: heapq.heappop(que2) # que2의 최대값이 이미 삭제된 값이라면 pop하고, 삭제된 값이 아닌 값이 나올 때 까지 반복

    if not que1 or not que2: print("EMPTY") # que1이나 que2둘 중 하나라도 비어있다면, "EMPTY" 출력
    else: # 그게 아니면
        a = -que2[0][0] # que2에서 최대값
        b = que1[0][0] # que1에서 최소값
        print(a, b) # 가져와서 출력한다.

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실행 화면

 

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채점 결과