[BAEKJOON]백준 7662번 이중 우선순위 큐 문제 파이썬(Python) 풀이 - 힙(Heap) 자료구조 알고리즘(Algorithm), 힙큐(heapq) 모듈

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.

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.

예제

입력1

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

출력1

EMPTY
333 -45

코드

from sys import stdin
from typing import List
import heapq


class Solution:
    def myPriorityQueue(self, data: List[List[str]]):
        minHeap = []
        maxHeap = []
        visited = [False] * 1000001
        for i in range(len(data)):
            if data[i][0] == "I":
                heapq.heappush(minHeap, (int(data[i][1]), i))
                heapq.heappush(maxHeap, (-int(data[i][1]), i))
                visited[i] = True

            # 상대 힙에서 pop한 원소를 기존 힙에서도 pop해주기위해 visited로 판단함. 
            else:
                if data[i][1] == '-1':
                    while minHeap and not visited[minHeap[0][1]]:
                        heapq.heappop(minHeap)
                    if minHeap:
                        visited[minHeap[0][1]] = False
                        heapq.heappop(minHeap)

                if data[i][1] == '1':
                    while maxHeap and not visited[maxHeap[0][1]]:
                        heapq.heappop(maxHeap)
                    if maxHeap:
                        visited[maxHeap[0][1]] = False
                        heapq.heappop(maxHeap)

        while minHeap and not visited[minHeap[0][1]]:
            heapq.heappop(minHeap)
        while maxHeap and not visited[maxHeap[0][1]]:
            heapq.heappop(maxHeap)
        if minHeap and maxHeap:
            print(maxHeap[0][0] * -1, minHeap[0][0])
        else:
            print('EMPTY')


for _ in range(int(stdin.readline())):
    data = []
    for _ in range(int(stdin.readline())):
        data.append(list(stdin.readline().split()))
    Solution().myPriorityQueue(data)