[프로그래머스] 이중우선순위큐

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문제 설명

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

이중 우선순위 큐가 할 연산 operations가 매개변수로 주어질 때, 모든 연산을 처리한 후 큐가 비어있으면 [0,0] 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]을 return 하도록 solution 함수를 구현해주세요.

제한사항

• operations는 길이가 1 이상 1,000,000 이하인 문자열 배열입니다.

• operations의 원소는 큐가 수행할 연산을 나타냅니다.

  • 원소는 “명령어 데이터” 형식으로 주어집니다.- 최댓값/최솟값을 삭제하는 연산에서 최댓값/최솟값이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제합니다.

• 빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 경우, 해당 연산은 무시합니다.

문제 이해

주어진 operations를 순서대로 처리한 후, 큐가 비어있다면 [0, 0]을 반환하고, 비어 있지 않다면 [최댓값, 최솟값]을 반환하는 문제이다.

문제에서 중요한 단서

• 빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 경우, 해당 연산은 무시 → 큐가 비어있는지 확인해야 함

문제 해결 접근 방법

1. 이중 우선순위 큐를 구현하기 위해 배열을 사용해 볼 수 있다.

   func solution(_ operations: [String]) -> [Int] {
       var queue: [Int] = []
   
       for operation in operations {
           let element = operation.split(separator: " ")
           let op = element[0]
           let number = Int(element[1])!
   
           if op == "I" {
               queue.append(number)
           } else if op == "D" {
               if !queue.isEmpty {
                   if number == 1 {
                       queue.remove(at: queue.firstIndex(of: queue.max()!)!)
                   } else {
                       queue.remove(at: queue.firstIndex(of: queue.min()!)!)
                   }
               }
           }
       }
   
       return queue.isEmpty ? [0, 0] : [queue.max()!, queue.min()!]
   }

   배열을 사용하기 때문에, 삽입 연산 자체는 빠르지만, 매 연산마다 최대/최솟값을 탐색하기 때문에 입력이 많아질 수록 비효율적이다.

2. Heap을 사용하면 조금 더 효율적으로 최대/최솟값을 관리할 수 있다.

   struct Heap {
       private var elements: [Int] = []
       private let sort: (Int, Int) -> Bool
   
       init(sort: @escaping (Int, Int) -> Bool) {
           self.sort = sort
       }
   
       var isEmpty: Bool { elements.isEmpty }
       var count: Int { elements.count }
       var first: Int? { elements.first }
   
       mutating func insert(_ value: Int) {
           elements.append(value)
           siftUp(from: elements.count - 1)
       }
   
       mutating func remove() -> Int? {
           guard !elements.isEmpty else { return nil }
           elements.swapAt(0, elements.count - 1)
           let value = elements.removeLast()
           siftDown(from: 0)
           return value
       }
   
       private mutating func siftUp(from index: Int) {
           var child = index
           var parent = (child - 1) / 2
           while child > 0 && sort(elements[child], elements[parent]) {
               elements.swapAt(child, parent)
               child = parent
               parent = (child - 1) / 2
           }
       }
   
       private mutating func siftDown(from index: Int) {
           var parent = index
           let count = elements.count
           while true {
               let left = 2 * parent + 1
               let right = 2 * parent + 2
               var candidate = parent
   
               if left < count && sort(elements[left], elements[candidate]) { candidate = left }
               if right < count && sort(elements[right], elements[candidate]) { candidate = right }
   
               if candidate == parent { return }
               elements.swapAt(parent, candidate)
               parent = candidate
           }
       }
   }
   
   func solution(_ operations: [String]) -> [Int] {
       var maxHeap = Heap(sort: >)
       var minHeap = Heap(sort: <)
       var countMap = [Int: Int]()
   
       for operation in operations {
           let components = operation.split(separator: " ")
           let command = components[0]
           guard components.count == 2, let number = Int(components[1]) else { continue }
   
           if command == "I" {
               maxHeap.insert(number)
               minHeap.insert(number)
               countMap[number, default: 0] += 1
           } else if command == "D" {
               if number == 1 {
                   while let max = maxHeap.first, countMap[max] == 0 { maxHeap.remove() }
                   if let max = maxHeap.remove() { countMap[max]! -= 1 }
               } else if number == -1 {
                   while let min = minHeap.first, countMap[min] == 0 { minHeap.remove() }
                   if let min = minHeap.remove() { countMap[min]! -= 1 }
               }
           }
       }
   
       while let max = maxHeap.first, countMap[max] == 0 { maxHeap.remove() }
       while let min = minHeap.first, countMap[min] == 0 { minHeap.remove() }
   
       if maxHeap.isEmpty || minHeap.isEmpty { return [0, 0] }
       else { return [maxHeap.first!, minHeap.first!] }
   }

   위 코드에서는 Heap을 사용하여 삽입/삭제 연산이 일정한 효율을 유지하며, 이중 우선순위 큐의 성능을 극대화한다.

3. 하지만, 이 문제는 굳이 Heap을 구현하지 않아도 통과되므로 코드를 짧게 작성하는 게 더 효율적인 것 같다.