프로그래머스 - Level3 이중우선순위큐

문제 설명
이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

명령어 수신 탑(높이)
I 숫자 큐에 주어진 숫자를 삽입합니다.
D 1 큐에서 최댓값을 삭제합니다.
D -1 큐에서 최솟값을 삭제합니다.
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.

풀이

Max Heap 과 Min Heap 두 개의 Heap을 사용하여 구현하였습니다.

데이터를 삽입할 때마다 두 Heap에 모두 삽입해줘야합니다.

입력값에 대하여 문자열 처리도 동시에 해줘야하는 문제였습니다.

입력을 할 경우 "I <숫자>" 로 구성되는데, 띄어쓰기까지 포함하여 앞선 I문자를 제외하고 숫자만 우선순위큐에 넣어줘야합니다.

int num = stoi(operations[i].substr(2));
max_heap.push(num);
min_heap.push(num);

substr을 사용하여 두 번째 문자 앞 부분을 자를 수 있습니다.

빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 때, 해당 연산은 무시해야한다는 조건이 있으므로 따로 cnt라는 변수를 두어 빈큐 여부를 체크해줘야합니다.

(cnt가 0이면 큐가 비어 있다는 뜻)

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소스 코드

#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <iostream>

using namespace std;

vector<int> solution(vector<string> operations) {
    vector<int> answer(2);
    priority_queue<int> max_heap;
    priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> min_heap;
    int cnt = 0;
    for(int i=0;i<operations.size();i++){

        if(cnt==0){
            while(!max_heap.empty()){
                max_heap.pop();
            }
            while(!min_heap.empty()){
                min_heap.pop();
            }
        }


        if(operations[i][0]=='I'){
            int num = stoi(operations[i].substr(2));
            max_heap.push(num);
            min_heap.push(num);
            cnt++;
        }else if(operations[i][0]=='D'){



            if(operations[i][2]=='1'){
                if(cnt!=0){
                    max_heap.pop();
                    cnt--;
                }

            }else{
                if(cnt!=0){
                    min_heap.pop();
                    cnt--;
                }

            }
        }
    }
    if(cnt==0){
        answer[0]=0;
        answer[1]=0;
    }else{
        answer[0] = max_heap.top();
        answer[1] = min_heap.top();
    }



    return answer;
}