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

正如许多作者所指出的,基数排序是一种有效的袜子排序方法。尚未提出的是一种完美的哈希方法。用每双袜子买来的时间来计算真是太麻烦了。在你购买袜子时,只需按顺序给袜子编号,就可以让你在整理袜子时把它们放在自己编号的抽屉里。

最多24双袜子的示例。请注意,较大的袜子隔层消除了将袜子卷在一起的需要,这就是所谓的速度/存储权衡。

其他回答

正如许多作者所指出的,基数排序是一种有效的袜子排序方法。尚未提出的是一种完美的哈希方法。用每双袜子买来的时间来计算真是太麻烦了。在你购买袜子时,只需按顺序给袜子编号,就可以让你在整理袜子时把它们放在自己编号的抽屉里。

最多24双袜子的示例。请注意,较大的袜子隔层消除了将袜子卷在一起的需要,这就是所谓的速度/存储权衡。

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。

由于人脑的结构与现代CPU完全不同,所以这个问题毫无实际意义。

人类可以利用“找到匹配的对”这一事实来战胜CPU算法,这对于一个不太大的集合来说是一个操作。

我的算法:

spread_all_socks_on_flat_surface();
while (socks_left_on_a_surface()) {
     // Thanks to human visual SIMD, this is one, quick operation.
     pair = notice_any_matching_pair();
     remove_socks_pair_from_surface(pair);
}

至少这是我在现实生活中使用的,我发现它非常有效。缺点是它需要一个平坦的表面,但通常很丰富。

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。

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。