[백준_7662번] 이중 우선순위 큐

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

7662번: 이중 우선순위 큐

[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 조건]

 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. 

 

[코드]

import java.io.*;
import java.util.*;

public class BaekJoon_7662 {
	
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringBuilder sb=new StringBuilder();
		
		int t=Integer.parseInt(br.readLine()); // 테스트케이스 개수
		while(t-->0) {
			TreeMap<Integer,Integer> map=new TreeMap<>();
			int k=Integer.parseInt(br.readLine()); // pq에 적용할 연산의 개수
			
			while(k-->0) {
				StringTokenizer st=new StringTokenizer(br.readLine());
				String ch=st.nextToken(); // 연산자 I:삽입, D:삭제
				int n=Integer.parseInt(st.nextToken()); // 피연산자
				
				// I n -> pq에 n을 삽입
				if(ch.equals("I")) {
					/*
					 * map.getOrDefault(Key, defaultValue) 
					 * : 지정된 Key의 값을 반환하고, 없을시에는 defaultValue 반환 
					 * 
					 * 즉, treemap에 키카 n인 값이 있다면 기존 n의 value 값에 +1한 값을 저장하고,
					 * treemap에 키가 n인 값이 없다면 defaultValue인 0에 +1한 값을 저장한다.
					 */
					map.put(n,map.getOrDefault(n,0)+1);
				}
					
				// D n은 n이 1일 경우와 -1일 경우로 나뒨다.
				else {
					// 맵이 비어있는 상태에서 삭제 연산은 무시한다.
					if(map.isEmpty())
						continue;
					// n이 -1이면 가작 작은 값 삭제 = firstKey() 함수로 접근 가능
					if(n==-1) {
						int minkey=map.firstKey();
						
						// 가장 작은 수가 1개라면 해당 수 삭제
						if(map.get(minkey)==1)
							map.remove(minkey);
						// 가장 작은 수가 1개 이상이라면 1개만 삭제(개수 1개 줄이기)
						else
							map.put(minkey,map.get(minkey)-1);
						}
						
						// n이 1이면 가작 작은 큰 삭제 = lastKey() 함수로 접근 가능
						else {
							int maxkey=map.lastKey();
							
							// 가장 큰 수가 1개라면 해당 수 삭제
							if(map.get(maxkey)==1)
								map.remove(maxkey);
							// 가장 큰 수가 1개 이상이라면 1개만 삭제(개수 1개 줄이기)
							else
								map.put(maxkey,map.get(maxkey)-1);
						}
					}
				}
			
			// 최종적으로 map이 비었다면 EMPTY 출력
			if(map.isEmpty())
				sb.append("EMPTY").append('\n');
			// map에 숫자가 있다면 큰값, 작은값 출력
			else 
				sb.append(map.lastKey()+" "+map.firstKey()).append('\n');
			
		}
		
		System.out.println(sb.toString());
	}
}

 

[고찰]

 기존 자료구조인 우선순위 큐는 내장 함수를 사용하여 앞, 뒤 값에 접근할 수 없었다. 덱 처럼 라이브러리 함수를 사용하여 앞, 뒤 값에 접근하면 훨씬 효율적으로 문제를 풀 수 있을 것 같아 검색을 해보던 중 가장 알맞은 자료구조를 찾았는데 바로 TreeMap이었다.

 TreeMap은 키와 값을 한 쌍으로 하는 데이터를 이진 검색 트리(binary search tree)의 형태로 저장되는데 값을 삽입하면 오름차순으로 자동 정렬된다. 또한 firstKey() 함수와, lastKey() 함수를 통해 첫 번째 값과 마지막 값에 접근 할 수 있었다. 또한 key 값에는 저장할 수 n을,  value 값으로는 저장된 n의 개수를 저장하면 가장 작은 수/큰 수가 2개 이상일 경우 key에 따른 map의 value 값을 1 줄여주면 되기 때문에 편리하다.

 

 이번 문제를 통해 TreeMap이라는 새로운 자료구조를 배웠다. 정리해두고 여러번 복습해야겠다.