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
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。
其他回答
我刚刚完成袜子配对，我发现最好的方法是：
选择一只袜子并将其收起来（为这双袜子创建一个“水桶”）如果下一个是上一个的一对，则将其放到现有的存储桶中，否则创建一个新的存储桶。
在最坏的情况下，这意味着您将有n/2个不同的存储桶，并且您将有n-2个关于哪个存储桶包含当前袜子的确定。显然，如果你只有几对，这个算法会很好地工作；我用了12双鞋。
它不是那么科学，但它工作得很好：）
袜子，无论是真的还是类似的数据结构，都将成对提供。
最简单的答案是，在允许袜子对分开之前，应该初始化袜子对的单个数据结构，该结构包含指向左右袜子的指针，从而可以直接或通过袜子对引用袜子。袜子也可以扩展为包含指向其伙伴的指针。
这通过使用抽象层来消除任何计算配对问题。
将同样的想法应用于袜子配对的实际问题，显而易见的答案是：不要让你的袜子不配对。袜子是一双提供的，一双放在抽屉里（也许是把它们捆在一起），一双穿。但可能脱漆的地方是在洗衣机里，所以所需要的只是一个物理机制，让袜子保持在一起并有效地清洗。
有两种物理可能性：
对于一个“pair”对象，它保持指向每只袜子的指针，我们可以使用一个布袋来将袜子放在一起。这似乎是巨大的开销。
但是，为了让每一只袜子都能互相参照，有一个很好的解决方案：一个popper（如果你是美国人，可以使用“按扣”），比如：
http://www.aliexpress.com/compare/compare-invisible-snap-buttons.html
然后，你所做的就是在脱下袜子并将其放进洗衣篮后立即将袜子扣在一起，再次消除了需要用“配对”概念的物理抽象来对袜子进行配对的问题。
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。
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。
考虑大小为“N”的哈希表。
如果我们假设正态分布，那么至少有一个袜子映射到一个存储桶的估计“插入”数量为NlogN（即，所有存储桶都已满）
我将此作为另一个谜题的一部分，但我很乐意被证明是错误的。这是我的博客文章
让“N”对应于袜子独特颜色/图案数量的近似上限。
一旦发生碰撞（也就是火柴），只需脱掉那双袜子。对下一批NlogN袜子重复相同的实验。它的美妙之处在于，由于人类思维的方式，你可以进行NlogN并行比较（冲突解决）
