[백준] 11279번 최대 힙 [Python] - 자료구조, 힙

0이 아닌 숫자를 배열에 저장
0일 경우 배열 내 최댓값 출력 및 제거
위 연산을 구현하는 문제

 

문제

널리 잘 알려진 자료구조 중 최대 힙이 있다. 최대 힙을 이용하여 다음과 같은 연산을 지원하는 프로그램을 작성하시오.

1. 배열에 자연수 x를 넣는다.
2. 배열에서 가장 큰 값을 출력하고, 그 값을 배열에서 제거한다.

프로그램은 처음에 비어있는 배열에서 시작하게 된다.

입력

첫째 줄에 연산의 개수 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 연산에 대한 정보를 나타내는 정수 x가 주어진다. 만약 x가 자연수라면 배열에 x라는 값을 넣는(추가하는) 연산이고, x가 0이라면 배열에서 가장 큰 값을 출력하고 그 값을 배열에서 제거하는 경우이다. 입력되는 자연수는 231보다 작다.

출력

입력에서 0이 주어진 횟수만큼 답을 출력한다. 만약 배열이 비어 있는 경우인데 가장 큰 값을 출력하라고 한 경우에는 0을 출력하면 된다.

https://www.acmicpc.net/problem/11279

 

https://savvy0402.tistory.com/153

최소 힙 문제 풀이 처럼 heapq를 사용했습니다.

리스트의 정렬이나 최댓값의 index를 찾아내는 방식은 시간 초과가 나옵니다.

 

입력 정수값의 부호를 바꿔서 리스트에 저장해서 출력할 때 부호를 바꾸기만 했습니다.

 

부호를 바꾸면 절대값은 그대로지만 대소비교에서는 큰 숫자가 작은 숫자로 작은 숫자가 큰 숫자로 바뀌면서

최대값을 우선으로 꺼낼 수 있게 됩니다.

 

import heapq
def f(a):
    next(a)
    li, t = [], []
    for n in a:
        if n=="0\n":
            if li: t.append(str(-heapq.heappop(li)))
            else: t.append("0")
        else:
            heapq.heappush(li, -int(n))
    print("\n".join(t))
a = open(0)
f(a)

 

힙$($heap$)$은 이진 트리$($binary tree$)$ 자료구조의 일종으로, 주로 최솟값 또는 최댓값을 빠르게 찾기 위한 목적으로 사용됩니다.
트리 구조로 내부 원소에 변화가 있을 때, 우선순위를 비교하면 저장하는 자료 구조입니다.

heapq은 리스트를 heap처럼 사용하도록 도와주며
heapq.heappush로 리스트에 저장하고,
heapq.heappop으로 최소값을 삭제하면서 반환합니다.

예제 입력 1 

13
0
1
2
0
0
3
2
1
0
0
0
0
0

예제 출력 1 

0
2
1
3
2
1
0
0