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

我提出了另一个解决方案,它不会承诺更少的操作,也不会减少时间消耗,但应该尝试看看它是否能成为一个足够好的启发式方法,在大量袜子配对中提供更少的时间消耗。

前提条件:不能保证有相同的袜子。如果它们的颜色相同,并不意味着它们的大小或图案相同。袜子随机洗牌。袜子的数量可能是奇数(有些不见了,我们不知道有多少)。准备记住一个变量“index”并将其设置为0。

结果将有一个或两个桩:1。“匹配”和2。“缺少”

启发式:

找到最与众不同的袜子。找到匹配项。如果没有匹配项,请将其放在“缺失”堆上。从1开始重复。直到没有最与众不同的袜子。如果袜子少于6只,请转到11只。盲目地将所有袜子与邻居配对(不要打包)找到所有匹配的对,将其打包并将打包的对移动到“匹配”的堆中;如果没有新的匹配项-将“索引”增加1如果“index”大于2(这可能取决于袜子的值因为袜子数量越多盲目配对)进入11打乱其余的转到1忘记“索引”挑选一只袜子查找其配对如果没有袜子,就把它移到“失踪”的那一堆如果找到匹配项,将其配对,将其打包并移动到“匹配”堆中如果还有不止一只袜子,那就去12只如果只剩下一个,请转到14满意的微笑:)

此外,还可以添加检查袜子是否损坏,就像移除袜子一样。它可以插入2到3之间,13到14之间。

我期待听到任何经验或更正。

其他回答

这是基于比较的模型中的Omega(n log n)下限。(唯一有效的操作是比较两只袜子。)

假设你知道你的2n只袜子是这样排列的:

p1 p2 p3。。。pn pf(1)pf(2)。。。功率因数(n)

其中f是集合{1,2,…,n}的未知排列。知道这一点不会使问题变得更难。有n个!可能的输出(上半部分和下半部分之间的匹配),这意味着您需要log(n!)=Omega(n log n)比较。这可通过分类获得。

由于您对元素区别性问题的连接感兴趣:证明元素区别性的Omega(n log n)界限比较困难,因为输出是二进制的yes/no。这里,输出必须是匹配的,并且可能输出的数量足以获得一个合适的界限。然而,有一个变量与元素的区别有关。假设你有2n只袜子,想知道它们是否可以唯一配对。您可以通过将(a1,a2,…,an)发送到(a1,a1,a2、a2,…、an,an)来获得ED的缩减。(附带地,通过拓扑结构,ED的硬度证明非常有趣。)

我认为,如果只允许等式测试,那么原始问题应该有一个Omega(n2)边界。我的直觉是:考虑一个测试后添加边的图形,并认为如果图形不密集,则输出不是唯一确定的。

对于p双袜子(n=2p只袜子),我实际上是这样做的:

从袜子堆里随便拿一只袜子。对于第一只袜子,或者如果之前选择的所有袜子都已配对,只需将袜子放入前面未配对袜子“阵列”的第一个“槽”中。如果有一个或多个选定的未配对袜子,请对照阵列中的所有未配对袜子检查当前袜子。在构建阵列时,可以将袜子分为普通类别或类型(白色/黑色、脚踝/圆领、运动型/连衣裙),并“向下搜索”以仅比较同类。如果你找到了一个可以接受的匹配,把两只袜子放在一起,然后把它们从阵列中去掉。如果没有,请将当前袜子放入阵列中第一个打开的插槽中。对每只袜子重复上述步骤。

这种方案的最坏情况是,每双袜子都不同,必须完全匹配,而且你挑选的第一双n/2袜子都不同。这是你的O(n2)场景,极不可能。如果袜子的独特类型的数量t小于袜子对的数量p=n/2,并且每种类型的袜子都足够相似(通常在穿着相关的术语中),使得该类型的任何袜子都可以与任何其他袜子配对,那么正如我上面所推断的,你必须与之进行比较的袜子的最大数量是t,之后你拉动的下一只袜子将与未配对的袜子之一相匹配。这种情况在普通袜子抽屉中比在最坏情况下更可能发生,并将最坏情况的复杂性降低到O(n*t),其中通常t<<n。

成本:移动袜子->高,查找/搜索袜子排成一排->小

我们想做的是减少移动次数,并用搜索次数进行补偿。此外,我们还可以利用智人的多威胁环境,在解密缓存中保存更多的东西。

X=您的,Y=您的配偶

从所有袜子的A堆开始:

选择两个袜子,将相应的X袜子放在X线上,将Y袜子放在Y线上的下一个可用位置。

直到A为空。

对于每行X和Y

选择行中的第一只袜子,沿着行搜索,直到找到相应的袜子。放入相应的袜子成品线。可选当您搜索线条时,当前正在查看的袜子与之前的袜子相同,请对这些袜子执行步骤2。

可选地,在第一步中,您从该行中拾取两个袜子,而不是两个,因为缓存内存足够大,我们可以快速识别其中一个袜子是否与您正在观察的行上的当前袜子匹配。如果你有幸拥有三只手臂,那么考虑到受试者的记忆足够大,你可以同时解析三只袜子。

直到X和Y都为空。

Done

然而,由于这与选择排序具有相似的复杂性,由于I/O(移动袜子)和搜索(搜索袜子的行)的速度,所花费的时间要少得多。

我已经采取了简单的步骤,将我的努力减少到一个需要O(1)时间的过程中。

通过将我的输入减少到两种袜子中的一种(休闲用的白色袜子,工作用的黑色袜子),我只需要确定手中有哪种袜子。(从技术上讲,由于它们从未一起清洗过,我已将过程缩短到O(0)时间。)

为了找到合适的袜子,需要提前付出一些努力,并购买足够数量的袜子,以消除对现有袜子的需求。因为我在需要黑色袜子之前就已经做了这件事,所以我的努力很小,但里程可能会有所不同。

这种前期工作在非常流行和有效的代码中已经多次出现。示例包括#DEFINE'将圆周率定义为几个小数(其他示例也存在,但这是我现在想到的)。

理论上的限制是O(n),因为你需要触摸每一只袜子(除非有些袜子已经配对)。

你可以用基数排序实现O(n)。你只需要为桶选择一些属性。

首先你可以选择(她的,我的)-把它们分成两堆,然后使用颜色(可以有任何颜色的顺序,例如按颜色名称的字母顺序)-按颜色将它们分成一堆(记住对同一堆中的所有袜子保持步骤1中的初始顺序),然后袜子的长度,然后是纹理,....

如果您可以选择有限数量的属性,但有足够多的属性可以唯一地标识每对属性,则应该使用O(k*n),如果我们可以考虑k是有限的,则使用O(n)。