[Gold IV] Title: 이중 우선순위 큐, Time: 2168 ms, Memory: 344728 KB -BaekjoonHub

Author: wlsgur11

백준/Gold/7662. 이중 우선순위 큐/README.md

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+# [Gold IV] 이중 우선순위 큐 - 7662 
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+[문제 링크](https://www.acmicpc.net/problem/7662) 
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+### 성능 요약
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+메모리: 344728 KB, 시간: 2168 ms
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+### 분류
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+자료 구조, 우선순위 큐, 트리를 사용한 집합과 맵
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+### 제출 일자
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+2025년 3월 25일 11:56:53
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+### 문제 설명
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+<p>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. </p>
+
+<p>정수만 저장하는 이중 우선순위 큐 Q가 있다고 가정하자. Q에 저장된 각 정수의 값 자체를 우선순위라고 간주하자. </p>
+
+<p>Q에 적용될 일련의 연산이 주어질 때 이를 처리한 후 최종적으로 Q에 저장된 데이터 중 최댓값과 최솟값을 출력하는 프로그램을 작성하라.</p>
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+### 입력 
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+ <p>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.</p>
+
+<p>만약 Q가 비어있는데 적용할 연산이 ‘D’라면 이 연산은 무시해도 좋다. Q에 저장될 모든 정수는 -2<sup>31</sup> 이상 2<sup>31</sup> 미만인 정수이다. </p>
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+### 출력 
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+ <p>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.</p>
+

백준/Gold/7662. 이중 우선순위 큐/이중 우선순위 큐.py

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+import sys, heapq
+input = sys.stdin.readline
+
+T = int(input())
+for _ in range(T):
+    min_heap = []
+    max_heap = []
+    entry = {}
+    k = int(input())
+
+    for _ in range(k):
+        A, B = input().split()
+        B = int(B)
+
+        if A == "I":
+            heapq.heappush(min_heap, B)
+            heapq.heappush(max_heap, -B)
+            entry[B] = entry.get(B, 0) + 1
+        elif A == "D":
+            if B == -1:
+                while min_heap and entry[min_heap[0]] == 0:
+                    heapq.heappop(min_heap)
+                if min_heap:
+                    val = heapq.heappop(min_heap)
+                    entry[val] -= 1
+            elif B == 1:
+                while max_heap and entry[-max_heap[0]] == 0:
+                    heapq.heappop(max_heap)
+                if max_heap:
+                    val = -heapq.heappop(max_heap)
+                    entry[val] -= 1
+    
+    while min_heap and entry[min_heap[0]] == 0:
+        heapq.heappop(min_heap)
+    while max_heap and entry[-max_heap[0]] == 0:
+        heapq.heappop(max_heap)
+
+    if min_heap and max_heap:
+        print(-max_heap[0], min_heap[0])
+    else:
+        print("EMPTY")