문제 설명
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 -231 이상 231 미만인 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.
제출 코드
20%에서 오답
우선순위큐를 2개 만들어 1개는 오름차순(pq), 1개는 내림차순(rpq)으로 관리하려 했다.
그래서 값 추가 시에는 각각 추가, 제거 시에는 최소값 제거는 pq에서, 최대값 제거는 rpq에서 제거하는 전략을
세웠는데, 2개의 큐가 동기화되지 않아 삽입과 제거가 무작위로 이루어지면서 무결성이 깨졌다.
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception, IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
PriorityQueue<Integer> rpq = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
int T = Integer.parseInt(br.readLine()); // 케이스 수 입력
// 테스트케이스 순회
for (int t=1; t<=T; t++) {
// 연산의 수
int n = Integer.parseInt(br.readLine());
// 초기화
pq.clear();
rpq.clear();
int size = 0;
// 연산 입력
for (int i=0; i<n; i++) {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
String com = st.nextToken();
int num = Integer.parseInt(st.nextToken());
if (com.equals("I")) {
pq.add(Integer.valueOf(num));
rpq.add(Integer.valueOf(num));
size += 1;
} else {
if (size <= 0) continue;
if (num == -1) {
pq.poll();
size -= 1;
} else {
rpq.poll();
size -= 1;
}
}
}
if (size <= 0) System.out.println("EMPTY");
else if (size <= 1) System.out.println(pq.poll());
else {
System.out.print(rpq.poll()+" ");
System.out.println(pq.poll());
}
}
}
}
개선 코드
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception, IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
TreeMap<Integer, Integer> tm = new TreeMap<>();
int T = Integer.parseInt(br.readLine()); // 케이스 수 입력
// 테스트케이스 순회
for (int t=1; t<=T; t++) {
// 연산의 수
int n = Integer.parseInt(br.readLine());
// 초기화
tm.clear();
// 연산 입력
for (int i=0; i<n; i++) {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
String com = st.nextToken();
int num = Integer.parseInt(st.nextToken());
if (com.equals("I")) {
tm.put(num, tm.getOrDefault(num, 0)+1); // 해당 값에 대해 개수 +1 증가
} else {
if (tm.isEmpty()) continue;
// 최소값 제거
if (num == -1) {
if (tm.get(tm.firstKey()) <= 1) {
tm.remove(tm.firstKey());
} else {
tm.put(tm.firstKey(), tm.get(tm.firstKey())-1);
}
}
// 최대값 제거
else {
if (tm.get(tm.lastKey()) <= 1) {
tm.remove(tm.lastKey());
} else {
tm.put(tm.lastKey(), tm.get(tm.lastKey())-1);
}
}
}
}
if (tm.isEmpty()) System.out.println("EMPTY");
else {
System.out.print(tm.lastKey()+" ");
System.out.println(tm.firstKey());
}
}
}
}
TreeMap 자료구조는 자동으로 key값을 기준으로 정렬해준다.
이를 활용해 firstkey, lastkey 메서드를 이용하여 최소값과 최대값을 각각 관리해줄 수 있다!
깨달은 점
TreeMap이라는 자료구조가 생소해 푸는 방법을 생각하기 힘들었다.
자료구조에 대한 이해의 필요성을 깊이 느끼고,
TreeMap에 대해 정리해야겠다!
