洗濯物の山から靴下を組み合わせる効率的な戦略

ソートアルゴリズムを使用した効率的な靴下の組み合わせ

Pythonの実装

def pair_socks(socks):
    sorted_socks = sorted(socks)
    pairs = []
    i = 0
    while i < len(sorted_socks) - 1:
        if sorted_socks[i] == sorted_socks[i + 1]:
            pairs.append((sorted_socks[i], sorted_socks[i + 1]))
            i += 2
        else:
            i += 1
    return pairs
socks = [1, 3, 2, 1, 2, 3]
print(pair_socks(socks))

HashMap を使用した最適化された靴下のペアリング

Pythonの実装

def pair_socks(socks):
    sock_map = {}
    pairs = []
    for sock in socks:
        if sock in sock_map:
            pairs.append((sock, sock_map.pop(sock)))
        else:
            sock_map[sock] = sock
    return pairs
socks = [1, 3, 2, 1, 2, 3]
print(pair_socks(socks))

靴下の組み合わせの分割統治法

Pythonの実装

def pair_socks(socks):
    if len(socks) < 2:
        return []
    if len(socks) == 2:
        return [(socks[0], socks[1])] if socks[0] == socks[1] else []
    mid = len(socks) // 2
    left = pair_socks(socks[:mid])
    right = pair_socks(socks[mid:])
    pairs = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i][0] == right[j][0]:
            pairs.append((left[i][0], right[j][0]))
            i += 1
            j += 1
        elif left[i][0] < right[j][0]:
            i += 1
        else:
            j += 1
    return pairs + left + right
socks = [1, 3, 2, 1, 2, 3]
print(pair_socks(socks))

靴下のペアリングアルゴリズムに関するよくある質問と回答

1. 2 ポインター手法の時間計算量はどれくらいですか?
2. 2 ポインター手法は、最初の並べ替え後 O(N) 時間、つまり O(NlogN) で実行されます。
3. 2 ポインター手法はソートなしで使用できますか?
4. 靴下の仕分けが最も効果的です。並べ替えがなければ、この技術は意図したとおりに機能しません。
5. 2 ポインター手法を使用する利点は何ですか?
6. 靴下の組み合わせに必要な比較の数が最小限に抑えられ、効率的かつ簡単になります。
7. 2 ポインター手法は他のペアリングの問題にも適用できますか?
8. はい、特定の属性に基づいて要素を並べ替えたりペアリングしたりできる他のシナリオでも使用できます。
9. 仕分けによって靴下の組み合わせの効率はどのように向上するのでしょうか?
10. ソートによりソックスが整理され、2 ポインター技術との線形時間ペアリングが可能になり、全体的な複雑さが軽減されます。
11. 並べ替えのアプローチに欠点はありますか?
12. 並べ替え自体には O(NlogN) 時間がかかり、非常に大規模なデータセットの場合は欠点となる可能性があります。
13. 2 ポインター手法の空間複雑さはどのくらいですか?
14. 入力サイズに関係なく追加のポインターを 2 つだけ使用するため、空間複雑度は O(1) です。
15. この技術は、異なる家族の靴下など、異なる種類の靴下を区別できるでしょうか?
16. はい、最初に靴下をさまざまなカテゴリに分類することで、この技術により各カテゴリ内の靴下を効率的に組み合わせることができます。
17. この技術の実際の応用例にはどのようなものがありますか?
18. この手法は、靴下のペアリング以外にも、靴、手袋のマッチング、さらには計算問題におけるデータのペアなど、並べ替えられた要素のペアリングが必要なあらゆるシナリオで使用できます。

効率的な靴下の組み合わせテクニックのまとめ

結論として、靴下を効率的に組み合わせるには戦略的なアプローチが必要です。ソート アルゴリズムまたは 2 ポインター手法を使用すると、タスクの時間の複雑さを大幅に軽減できます。これらの方法はプロセスを合理化するだけでなく、最小限の余分なスペースで大量の靴下を処理することも可能にします。異なる家族のものなど、異なる種類の靴下の区別を組み込むことで、ソリューションの効率と実用性をさらに高めることができます。