Baekjoon Online Judge _ 11279 _ 최대 힙

[ Baekjoon Online Judge _ 11279 _ 최대 힙 ]

문제

널리 잘 알려진 자료구조 중 최대 힙이라는 것이 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 2^31보다 작다.

출력

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

예제 입력

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

예제 출력

0
2
1
3
2
1
0
0

풀이

최대힙 문제.

배열을 사용해서 힙을 표현했다.

이것 역시 혼자 힘으로는 못풀었고.. 참고자료를 보고 풀었다!

insert 는 힙의 맨 마지막원소부터 비교해가며 item의 자리를 찾고

delete 는 먼저 root 위치의 원소를 삭제(반환?)하고

그 위치에 힙의 맨 마지막원소를 넣고

그 원소를 자식노드와 비교해가며 자리를 찾는다.

delete 가 좀 복잡해서 이해하기 힘들었다.

코드

 
public class Heap {
 
    int[] maxHeap = new int[1000];
    int num = 0; //총 원소갯수
    
    void insert(int item){
        int i = ++num;
        
        //루트가아니면 && item이 더 크면
        while( i != 1 && item > maxHeap[i]){
            maxHeap[i] = maxHeap[i/2];
            i = i/2;
        }
        maxHeap[i] = item;
    }
    
    int delete(){
        if(num == 0) return 0;
        int max = maxHeap[1];
        int temp = maxHeap[num--], parent = 1, child = 2;
        //temp : 맨마지막원소
        
        while(child <= num){
            //
            if(child < num && maxHeap[child] < maxHeap[child+1]) child++;
            if(temp >= maxHeap[child]) break;
            maxHeap[parent] = maxHeap[child];
            parent = child;
            child = child*2;
        }
        maxHeap[parent] = temp;
        return max;
    }
}
 

import java.util.Scanner;
 
public class Main {
 
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        Heap maxHeap = new Heap();
        
        int N = sc.nextInt();
        int X;
        
        while(N-- > 0){
            X = sc.nextInt();
            if(X == 0){
                System.out.println(maxHeap.delete());
            }
            else{
                maxHeap.insert(X);
            }
        }
 
    }
 
}