プログラマデュアル優先キュー

にじゅうゆうせんれつ
問題の説明
デュアル・ユーティリティ・プリアンブル・キューとは、次の演算が可能なデータ構造です.
コマンド受信タワー(高さ)Iのデジタルキューに指定した数字を挿入します.D 1キューから最値を削除します.D-1キューから最大値を削除します.
パラメータとして2つの優先順位キューで実行する演算操作を指定した場合、すべての演算を処理した後、キューが空の場合[0,0]空でない場合、「最値、最上昇値」を返すソルバを実装します.
せいげんじょうけん

操作は、100000より長い文字列配列である.

操作の要素は、キューが実行する操作を表す.
要素はコマンドデータ形式で与えられます.最大値/最大値を削除する操作で複数の最大値/最大値がある場合は、1つだけ削除します.

空のキューでデータの削除が要求された場合、この操作は無視されます.

I/O例
operationsreturn["I 16","D 1"][0,0]["I 7","I 5","I -5","D -1"][7,5]
I/O例説明
16を挿入すると、最大値が削除されます.[0,0]を返します.空ですから.
7、5、および-5を挿入して、最大値を削除します.最大値7、最小値5を返します.
concept
just do it .. 要求通りに記入すればいいです.
code
にじゅうゆうせんれつ

import heapq
def solution(operations):
    answer = []
    heap = []
    
    for i in operations:
        #명령어 I 처리
        if i[0] == 'I':
            heapq.heappush(heap, int(i[2:]))
        #명령어 D 처리
        else:
            if len(heap)==0:
                continue
            elif i[2] == '-':
                heapq.heappop(heap)
            else:
                #heap에서 가장 큰 수 제거
                #heapq.nlargest(n, list) 함수를 사용하면 list에서 가장 큰 n개의 수를 뽑아 낼 수 있다. 위 코드에서 heap                     의 원소 개수만큼 뽑아 내기 때문에 heap 리스트는 내림 차순으로 정렬이 되어 있는 상태이다. 이 상태에서 1부터                     슬라이싱을 하면 가장 큰 최대값이 제외될 것이고, 다시 최소힙으로 만들어주면 된다.
                heap = heapq.nlargest(len(heap),heap)[1:]
                #다시 힙정렬
                heapq.heapify(heap)
    if heap:
        answer.append(max(heap))
        answer.append(min(heap))
    else:
        answer.append(0)
        answer.append(0)
            
    return answer

import heapq
def solution(operations):
    answer = []
    heap = []
    for op in operations:
        if(op[0] == 'I'):
            heapq.heappush(heap,int(op[2:]))
        else:
            if(len(heap) == 0):
                continue
            elif(op[2] == '-'):
                heapq.heappop(heap)
            else:
                heap.pop()
    if(heap):
        answer.append(max(heap))
        answer.append(min(heap))
    else:
        return [0,0]
    return answer

リファレンス
#heapから最大数を削除...->heap.pop()でも...
Pythonは本当に自分でスタック構造を整理しているようです...△この部分については、後で詳しく説明します.