[BOJ] 7662 - 이중 우선순위 큐 JAVA

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

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 입력 1

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

예제 출력 1

EMPTY

333 -45

 

 

 

 

 

 

 

풀이 1. (틀린 코드 - 시간 초과)

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Collections;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.StringTokenizer;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        StringTokenizer st = null;

        int T = Integer.parseInt(br.readLine());
        while(T-- > 0) {
            PriorityQueue<Integer> maxQue = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());
            PriorityQueue<Integer> minQue = new PriorityQueue<>();

            int n = Integer.parseInt(br.readLine());
            while(n-- > 0) {
                st = new StringTokenizer(br.readLine());
                String str = st.nextToken();
                int num = 0;
                switch(str) {
                    case "D" :
                        if(maxQue.isEmpty()) break;

                        num = Integer.parseInt(st.nextToken());
                        if(num == 1) {
                            int max = maxQue.poll();
                            minQue.remove(max);
                        }else {
                            int min = minQue.poll();
                            maxQue.remove(min);
                        }
                        break;
                    case "I" :
                        num = Integer.parseInt(st.nextToken());
                        maxQue.add(num);
                        minQue.add(num);
                        break;
                }
            }

            if(maxQue.isEmpty()) {
                sb.append("EMPTY\n");
            }else {
                sb.append(maxQue.poll() + " " + minQue.poll() + "\n");
            }
        }
        System.out.println(sb.toString());
    }
}

 

로직은 맞지만 시간 초과다.

 

PriorityQueue는 Heap으로 이루어져 있다.

그리고 remove(Object o) 에 대해서 O(N)의 시간이 소요된다.

 

 

 

 

 

풀이 2. (정답 코드)

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        StringTokenizer st = null;
        int T = Integer.parseInt(br.readLine());

        while(T-- > 0) {
            TreeMap<Integer, Integer> treeMap = new TreeMap<>();
            int n = Integer.parseInt(br.readLine());

            while(n-- > 0) {
                st = new StringTokenizer(br.readLine());
                String str = st.nextToken();
                int num = Integer.parseInt(st.nextToken());

                switch(str) {
                    case "I" :
                        treeMap.put(num, treeMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
                        break;
                    case "D" :
                        if(treeMap.isEmpty()) break;
                        if(num == -1) {
                            int minKey = treeMap.firstKey();
                            if(treeMap.get(minKey) == 1) {
                                treeMap.remove(minKey);
                            }else {
                                treeMap.put(minKey, treeMap.get(minKey) - 1);
                            }
                        }else {
                            int maxKey = treeMap.lastKey();
                            if(treeMap.get(maxKey) == 1) {
                                treeMap.remove(maxKey);
                            }else {
                                treeMap.put(maxKey, treeMap.get(maxKey) - 1);
                            }
                        }
                        break;
                }
            }

            if(treeMap.isEmpty()) {
                sb.append("EMPTY\n");
            }else {
                sb.append(treeMap.lastKey() + " " + treeMap.firstKey() + "\n");
            }
        }
        System.out.println(sb.toString());
    }
}

 

TreeMap을 사용한 풀이.

TreeMap은 Red-Black Tree로 구현되어있다.

 

TreeMap은 Key값을 기준으로 정렬된 상태를 유지한다.

그렇기 때문에 원하는 순서의 원소에 접근할 수 있다.

firstKey(), lastKey()로 양 끝 값에 편리하게 접근할 수 있다.

 

또한, 원소의 추가, 삭제 이후에 정렬 상태를 유지하고 균형잡힌 트리 모양을 유지하는것까지 전부 합쳐서 O(logN)의 시간만을 소요한다.