LeetCode 2488: 최소 부분합 차이 - Heap을 활용한 효율적인 분할 기법

핵심 기술

이 콘텐츠는 LeetCode의 'Minimum Difference in Sums After Removal of Elements' 문제를 해결하기 위해 Heap(Priority Queue) 자료구조를 활용한 동적 부분합 추적 및 분할 최적화 기법을 심도 있게 다룹니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: 3*n 길이의 배열에서 n개의 요소를 제거한 후, 남은 2n개의 요소를 두 개의 n개 요소 그룹으로 나누어 두 그룹의 합 차이를 최소화하는 문제입니다.
• Heap 활용:
  • Max-Heap: 배열의 시작부터 현재 인덱스 i까지의 n개 요소 중 최소 합을 유지하는 데 사용됩니다. 이를 통해 left[i] (인덱스 i까지의 최소 첫 번째 부분합)를 계산합니다.
  • Min-Heap: 배열의 끝에서 현재 인덱스 i까지 (역순으로) n개 요소 중 최대 합을 유지하는 데 사용됩니다. 이를 통해 right[i] (인덱스 i부터 끝까지의 최대 두 번째 부분합)를 계산합니다.
• 분할 지점 탐색: n-1부터 nums.size() - n까지의 가능한 모든 분할 지점을 순회하며 left[i] - right[i+1]의 최소값을 찾습니다.
• 구현 언어: C++, Python, JavaScript (Node.js) 세 가지 언어로 구현 예시를 제공합니다.

개발 임팩트

• Heap 자료구조를 활용하여 복잡한 동적 계획법(DP)이나 브루트포스 방식보다 효율적으로 문제 해결이 가능합니다.
• Prefix-Sum과 Suffix-Sum 최적화 기법을 Heap과 결합하여 복잡한 배열 분할 문제를 해결하는 패턴을 학습할 수 있습니다.
• 알고리즘 문제 해결 능력을 향상시키고, Heap의 유연한 활용법을 익힐 수 있습니다.

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톤앤매너

이 가이드는 LeetCode 알고리즘 문제 해결에 초점을 맞춘 전문적이고 기술적인 톤을 유지합니다. 복잡한 알고리즘 개념을 명확하게 설명하며, 실제 코드 구현을 통해 이해를 돕습니다.