add solution: meeting-rooms-ii

Author: dusunax

meeting-rooms-ii/dusunax.py

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+'''
+# 253. Meeting Rooms II
+
+최소 힙 Min Heap을 사용하여 회의 종료 시간을 저장합니다. 최소 힙의 길이는 필요한 회의실 개수입니다.
+
+## 개념
+```
+💡 최소 힙 Min Heap
+- 힙은 완전 이진 트리이다.
+- 부모 노드의 값이 자식 노드의 값보다 작다.
+- 최소값을 루트에 두기 때문에 최소값을 찾는 시간복잡도가 O(1)이다.
+```
+```
+💡 완전 이진 트리
+- 트리의 모든 레벨이 완전히 채워져 있고, 마지막 레벨은 왼쪽부터 채운다.
+- 삽입과 삭제는 O(log n)의 시간복잡도를 가진다.
+  - 삽입은 트리의 마지막 노드에 삽입하고 버블업을 진행한다.
+  - 삭제는 트리의 루트 노드를 삭제하고, 버블다운을 진행한다.
+```
+
+## 회의실 재사용 조건
+가장 먼저 끝나는 회의와 다음 회의 시작을 비교하여, 다음 회의 시작이 가장 먼저 끝나는 회의보다 크거나 같다면, 같은 회의실을 사용 가능하다.
+
+## 풀이
+```
+최소 힙의 길이 = 사용 중인 회의실 개수 = 필요한 회의실 개수
+```
+1. 회의 시작 시간을 기준으로 정렬
+2. 회의 배열을 순회하며 회의 종료 시간을 최소 힙에 저장
+3. 회의실을 재사용할 수 있는 경우, 가장 먼저 끝나는 회의 삭제 후 새 회의 종료 시간 추가(해당 회의실의 종료 시간 업데이트)
+4. 최종 사용 중인 회의실 개수를 반환
+
+
+## 시간 & 공간 복잡도
+- 시간 복잡도: O(n log n)
+  - 회의 배열 정렬: O(n log n)
+  - 회의 배열 순회: O(n)
+  - 최소 힙 삽입 & 삭제: O(log n)
+- 공간 복잡도: O(n)
+  - 최소 힙 사용: O(n), 최악의 경우
+'''
+from heapq import heappush, heappop
+
+class Solution:
+    def minMeetingRooms(self, intervals: List[Interval]) -> int:
+        if not intervals:
+            return 0
+
+        intervals.sort(key=lambda x: x.start)
+
+        min_heap = [] 
+        for interval in intervals:
+            if min_heap and min_heap[0] <= interval.start:
+                heappop(min_heap)
+            
+            heappush(min_heap, interval.end)
+        
+        return len(min_heap)