[Python] 이중우선순위큐

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]

 

문제풀이

나는 heap을 사용하지 않고 다음과 같이 구현했다... 

def solution(operations):
    answer = []
    for i in operations:
        check = list(i.split(" "))
        if check[0] == "I":
            answer.append(int(check[1]))
        elif check[0] == "D" and int(check[1]) == 1:
            if answer == []: continue
            answer.remove(max(answer))
        elif check[0] == "D" and int(check[1]) == -1:
            if answer == []: continue
            answer.remove(min(answer))
                          
    if answer == []:
        return [0, 0]
    return max(answer), min(answer)

그러나 이 질문의 의도에 맞게 다시 풀어보자.

나는 heap이라는 게 낯설다... 굳이 쓰는 이유를 잘 모르겠는 느낌...

그러나 제시된 코드는 간단하지만, 비효율적인 점이 있다고 한다...

• 최대값과 최소값을 찾고 제거하는 작업이 매번 O(n)의 시간이 소요됩니다.
• 연산의 수가 많아질수록 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

import heapq

def solution(operations):
    min_heap = []
    max_heap = []
    entry_count = {}

    def add_task(task):
        heapq.heappush(min_heap, task)
        heapq.heappush(max_heap, -task)
        entry_count[task] = entry_count.get(task, 0) + 1

    def remove_task(heap, reverse=False):
        while heap:
            task = heapq.heappop(heap)
            task = -task if reverse else task
            if entry_count.get(task, 0) > 0:
                entry_count[task] -= 1
                if entry_count[task] == 0:
                    del entry_count[task]
                return task
        return None

    for operation in operations:
        op, num = operation.split()
        num = int(num)
        if op == "I":
            add_task(num)
        elif op == "D":
            if num == 1:
                remove_task(max_heap, reverse=True)
            elif num == -1:
                remove_task(min_heap)

    while min_heap and entry_count.get(min_heap[0], 0) == 0:
        heapq.heappop(min_heap)
    while max_heap and entry_count.get(-max_heap[0], 0) == 0:
        heapq.heappop(max_heap)

    if min_heap and max_heap:
        min_val = min_heap[0]
        max_val = -max_heap[0]
        return [max_val, min_val]
    else:
        return [0, 0]

진짜 이렇게까지 해야돼...?큐ㅠㅠ