백준 7662번 이중 우선순위 큐 :: 마이구미

이 글은 백준 알고리즘 문제 7662번 "이중 우선순위 큐" 를 풀이한다.

문제명과 같이 우선순위 큐를 이용해서 문제를 해결할 수 있다.

본인은 풀고나서도 문제가 무엇을 원하는 것인지 잘 모르는 문제이기도하다.

7662번 - https://www.acmicpc.net/problem/7662

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 최대값과 최솟값을 출력하는 프로그램을 작성하라.

우선 Java에서는 다음과 같이 우선순위 큐를 제공하고 있다.

그리고 우선순위 큐는 내부적으로 Heap으로 구현되어있다.

import java.util.PriorityQueue;

PriorityQueue<> queue = new PriorityQueue<>();

문제를 해결하기 위해 최솟값에 대한 큐와 최대값에 대한 2개의 큐를 이용한다.

그 이유는 삭제하는 연산이 O(1)로 줄일 수 있게 된다.

삽입할 때는 2개의 큐에 모두 삽입한다.

삭제할 경우에는 삭제할 수 있는지 판단한 후 삭제를 한다.

그 판단은 visited와 같은 배열을 통해서 할 수 있다.

그 후, 다음 처리를 위해 2개의 큐의 동기화 작업을 한다.

이와 같은 흐름으로 더욱 효율적으로 구현할 수 있는 방법은 TreeMap을 통해 할 수 있다.

Github - https://github.com/hotehrud/acmicpc

private void solve() {
    int t = sc.nextInt();
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
 
    while (t-- > 0) {
        int k = sc.nextInt();
        PriorityQueue<Pair> maxHeap = new PriorityQueue<>(new ComparatorDescending());
        PriorityQueue<Pair> minHeap = new PriorityQueue<>(new ComparatorAscending());
        boolean[] visited = new boolean[k];
 
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            String[] input = sc.readLine().split(" ");
            String op = input[0];
            long n = Long.parseLong(input[1]);
 
            if (op.equals("I")) {
                Pair p = new Pair(i, n);
                minHeap.add(p);
                maxHeap.add(p);
            } else {
                if (n == 1) {
                    if (!maxHeap.isEmpty()) {
                        Pair p = maxHeap.peek();
                        if (!visited[p.idx]) {
                            maxHeap.poll();
                            visited[p.idx] = true;
                        }
                    }
                } else {
                    if (!minHeap.isEmpty()) {
                        Pair p = minHeap.peek();
                        if (!visited[p.idx]) {
                            minHeap.poll();
                            visited[p.idx] = true;
                        }
 
                    }
                }
            }
 
            while(!minHeap.isEmpty()) {
                if (!visited[minHeap.peek().idx]) {
                    break;
                } else {
                    minHeap.poll();
                }
            }
 
            while(!maxHeap.isEmpty()) {
                if (!visited[maxHeap.peek().idx]) {
                    break;
                } else {
                    maxHeap.poll();
                }
            }
        }
        if (maxHeap.isEmpty() || minHeap.isEmpty()) {
            sb.append("EMPTY\n");
        } else {
            sb.append(maxHeap.peek().value + " " + minHeap.peek().value + "\n");
        }
 
    }
    System.out.println(sb.toString());
}
 
class Pair {
    int idx;
    long value;
 
    Pair(int idx, long value) {
        this.idx = idx;
        this.value = value;
    }
}
 
class ComparatorDescending implements Comparator<Pair> {
    @Override
        public int compare(Pair p1, Pair p2) {
        // TODO Auto-generated method stub
        if (p1.value < p2.value) {
            return 1;
        } else {
            return -1;
        }
    }
}
 
class ComparatorAscending implements Comparator<Pair> {
    @Override
        public int compare(Pair p1, Pair p2) {
        // TODO Auto-generated method stub
        if (p1.value < p2.value) {
            return -1;
        } else {
            return 1;
        }
    }
}