昨天,我在洗衣服时把袜子配对,结果发现我这样做效率不高。我在做一个天真的搜索——挑选一只袜子,然后“反复”寻找那一双袜子。这需要平均在n/2*n/4=n2/8袜子上迭代。

作为一名计算机科学家,我在想我能做什么?排序(根据大小/颜色/…)当然是为了实现O(NlogN)解决方案。

哈希或其他不到位的解决方案是不可选择的,因为我无法复制我的袜子(如果可以的话,这可能很好)。

因此,问题基本上是:

给定一堆n双袜子,其中包含2n个元素(假设每只袜子正好有一对匹配的袜子),用对数的额外空间高效地将它们配对的最佳方式是什么?(如果需要的话,我相信我可以记住这些信息。)

我将感谢回答以下方面的问题:

大量袜子的一般理论解。袜子的实际数量没有那么多,我不相信我的配偶和我有超过30双。(而且很容易区分我的袜子和她的袜子;这也可以用吗?)它是否等同于元素清晰度问题?


当前回答

拿起第一只袜子放在桌子上。现在再挑一只袜子;如果它与第一个拾取的匹配,请将其放在第一个拾取上。如果没有,把它放在桌子上,离第一个小距离。挑选第三只袜子;如果它与前两个匹配,请将它放在它们的上面,或者将它放置在距离第三个的一小段距离处。重复上述步骤,直到你捡起所有袜子。

其他回答

非算法答案,但当我这样做时“高效”:

步骤1)丢弃所有现有袜子第2步)去沃尔玛买10-n包的白色和m包黑色。日常无需其他颜色生活

然而,有时,我不得不再次这样做(丢失的袜子、损坏的袜子等),我讨厌太频繁地丢弃完美的袜子(我希望他们继续出售相同的袜子参考!),所以我最近采取了不同的方法。

算法答案:

考虑一下,如果你只为第二叠袜子画一只袜子,就像你正在做的那样,你在天真的搜索中找到匹配袜子的几率很低。

所以,随机挑选其中五个,记住它们的形状或长度。

为什么是五?通常情况下,人类在工作记忆中记住五到七个不同的元素是很好的——有点像RPN堆栈的人类等价物——五个是安全的默认值。

从2n-5的堆栈中选择一个。现在,在你画的五个图案中寻找一个匹配(视觉模式匹配-人类擅长用一个小堆栈),如果你没有找到一个,那么把它添加到你的五个。继续从袜子堆中随机挑选袜子,并与你的5+1袜子进行比较。随着堆栈的增长,它会降低性能,但会提高赔率。快得多。

请随意写下公式,以计算50%的匹配几率需要抽取多少样本。IIRC这是一个超几何定律。

我每天早上都会这样做,很少需要三次以上的平局——但我有n双类似的m形白袜子(大约10双,不分输赢)。现在你可以估计我的股票堆的大小:-)

顺便说一句,我发现,每次我需要一双袜子时,整理所有袜子的交易成本之和远远少于一次整理和装订袜子。准时制的效果更好,因为这样你就不必绑袜子了,而且边际回报也在减少(也就是说,当你在洗衣店的某个地方时,你一直在寻找那两到三只袜子,而你需要完成袜子的搭配,而你却在这上面浪费了时间)。

我所做的就是拿起第一只袜子,把它放下(比如,放在洗衣碗的边缘)。然后我拿起另一只袜子,检查它是否与第一只袜子相同。如果是,我会把它们都去掉。如果不是,我把它放在第一只袜子旁边。然后我拿起第三只袜子,将其与前两只袜子进行比较(如果它们还在的话)。等

这种方法可以很容易地在阵列中实现,假设“移除”袜子是一个选项。实际上,你甚至不需要“脱掉”袜子。如果您不需要对袜子进行排序(见下文),那么您只需移动它们,就可以得到一个数组,该数组中所有袜子都成对排列。

假设袜子的唯一操作是比较相等,这个算法基本上仍然是n2算法,尽管我不知道平均情况(从未学会计算)。

当然,分类可以提高效率,尤其是在现实生活中,你可以很容易地将袜子“插入”在另外两个袜子之间。在计算中,树也可以做到这一点,但这是额外的空间。当然,我们又回到了NlogN(或者更多,如果有几只袜子按排序标准是相同的,但不是来自同一双)。

除此之外,我想不出什么,但这种方法在现实生活中似乎非常有效

这是问错了问题。正确的问题是,我为什么要花时间整理袜子?如果你选择X个货币单位来计算你的空闲时间,那么每年的花费是多少?

通常情况下,这不仅仅是任何空闲时间,这是早晨的空闲时间,你可以躺在床上,或者喝咖啡,或者早点离开,不被交通堵塞。

退一步想办法解决问题通常是好的。

还有一个办法!

找一只你喜欢的袜子。考虑所有相关特征:不同照明条件下的颜色、整体质量和耐久性、不同气候条件下的舒适性以及气味吸收。同样重要的是,它们在储存过程中不应失去弹性,所以天然织物是好的,它们应该可以用塑料包装。

如果左脚和右脚的袜子没有区别,那就更好了,但这并不重要。如果袜子是左右对称的,找到一双袜子是O(1)运算,而对袜子进行排序是近似的O(M)运算,其中M是你家里扔袜子的地方的数量,理想情况下是一个小常数。

如果你选择了一双左右袜子不同的奇装异服,对左脚和右脚的桶进行全桶排序,取O(N+M),其中N是袜子的数量,M与上述相同。其他人可以给出找到第一双袜子的平均迭代次数的公式,但通过盲搜索找到一双袜子的最坏情况是N/2+1,对于合理的N来说,这在天文学上是不太可能的。当用Mk1 Eyeball扫描一堆未分类的袜子时,使用先进的图像识别算法和启发式方法可以加快速度。

因此,实现O(1)袜子配对效率的算法(假设对称袜子)为:

你需要估计你的余生需要多少双袜子,或者直到你退休并搬到更温暖的气候,不再需要穿袜子。如果你还年轻,你还可以估计我们需要多长时间才能在家里拥有袜子分拣机器人,而整个问题变得无关紧要。您需要了解如何批量订购您选择的袜子,以及它的价格,以及它们的送货方式。订购袜子!扔掉你的旧袜子。

另一个步骤3将包括比较几年来一次购买几双同样数量的可能更便宜的袜子的成本,并加上整理袜子的成本。但我要保证:批量购买更便宜!此外,库存袜子的价值会随着股价的上涨而增加,这比你在很多投资中得到的要多。此外,还有存储成本,但袜子确实不会占用壁橱顶部货架上的空间。

问题已解决。所以,只要买一双新袜子,扔掉/捐赠你的旧袜子,在知道你的余生每天都在节省金钱和时间之后,就可以幸福地生活下去。

一种有效的袜子配对算法

前提条件

堆里必须至少有一只袜子桌子必须足够大,以容纳N/2袜子(最坏情况),其中N是总数袜子。

算法

Try:

挑选第一只袜子把它放在桌子上选择下一只袜子,然后看看它(可能会把“不再有袜子”扔到袜子堆里)现在扫描桌子上的袜子(如果桌子上没有袜子,则抛出异常)有匹配的吗?a) 是=>从桌子上取下匹配的袜子b) no=>将袜子放在桌子上(可能会抛出“桌子不够大”异常)

除了:

桌子不够大:小心地将所有未配对的袜子混合在一起,然后继续操作//此操作将导致一个新的堆和一个空表桌子上没有袜子:扔(最后一只不受欢迎的袜子)堆里没有袜子:出口洗衣房

最后:

如果袜子堆里还有袜子:转到3

已知问题

如果或周围没有表,算法将进入无限循环桌子上没有足够的地方容纳至少一只袜子。

可能的改进

根据要分拣的袜子数量,吞吐量可能是通过整理桌子上的袜子来增加空间

为了使其工作,需要一个具有唯一每双袜子的价值。这样的属性很容易根据袜子的视觉财产合成。

按所述属性对桌上的袜子进行排序。让我们调用该属性“颜色”。将袜子排成一排,并将深色袜子放在右侧(即push_back()),左侧(即。.push_front())

对于大量的袜子,尤其是以前看不见的袜子,属性合成可能需要很长时间,因此吞吐量将明显下降。但是,这些属性可以保存在内存中并重用。

需要进行一些研究来评估这种可能性的效率改善出现以下问题:

上述袜子的最佳搭配数量是多少改善对于给定数量的袜子,之前需要多少次迭代吞吐量增加?a) 用于最后一次迭代b) 对于所有迭代

符合MCVE指南的PoC:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <time.h>

using namespace std;

struct pileOfsocks {
    pileOfsocks(int pairCount = 42) :
        elemCount(pairCount<<1) {
        srand(time(NULL));
        socks.resize(elemCount);

        vector<int> used_colors;
        vector<int> used_indices;

        auto getOne = [](vector<int>& v, int c) {
            int r;
            do {
                r = rand() % c;
            } while (find(v.begin(), v.end(), r) != v.end());
            v.push_back(r);
            return r;
        };

        for (auto i = 0; i < pairCount; i++) {
            auto sock_color = getOne(used_colors, INT_MAX);
            socks[getOne(used_indices, elemCount)] = sock_color;
            socks[getOne(used_indices, elemCount)] = sock_color;
        }
    }

    void show(const string& prompt) {
        cout << prompt << ":" << endl;
        for (auto i = 0; i < socks.size(); i++){
            cout << socks[i] << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    void pair() {
        for (auto i = 0; i < socks.size(); i++) {
            std::vector<int>::iterator it = find(unpaired_socks.begin(), unpaired_socks.end(), socks[i]);
            if (it != unpaired_socks.end()) {
                unpaired_socks.erase(it);
                paired_socks.push_back(socks[i]);
                paired_socks.push_back(socks[i]);
            }
            else
                unpaired_socks.push_back(socks[i]);
        }

        socks = paired_socks;
        paired_socks.clear();
    }

private:
    int elemCount;
    vector<int> socks;
    vector<int> unpaired_socks;
    vector<int> paired_socks;
};

int main() {
    pileOfsocks socks;

    socks.show("unpaired socks");
    socks.pair();
    socks.show("paired socks");

    system("pause");
    return 0;
}

整理n双袜子的问题是O(n)。在你把它们扔进洗衣篮之前,你先把左边的衣服穿到右边的衣服上。取出时,你剪下线,把每一对线放进抽屉里——对n对线进行2次操作,所以O(n)。

现在,下一个问题很简单,你是自己洗衣服,还是妻子洗衣服。这可能是一个完全不同领域的问题。:)