优化格斗赛程编排：基于JavaScript的选手轮休间隔管理

本文探讨如何使用javascript实现智能格斗赛程编排，确保选手在连续比赛之间有固定的轮休间隔。通过设计一种迭代式算法，动态追踪近期参赛的“疲劳选手”并避免其立即再次出战，从而有效解决传统顺序编排导致选手频繁参赛的问题。文章将详细解析算法逻辑、提供示例代码及注意事项，帮助读者构建符合特定轮休规则的赛程系统。

引言：赛程编排中的轮休挑战

在格斗赛事或其他需要选手轮休的场景中，如何合理地编排比赛顺序是一个常见的挑战。核心目标是为每场比赛分配一个唯一的序号（fightNumber），同时确保任何一位选手在完成一场比赛后，必须间隔至少N场比赛才能再次出战。传统的简单顺序编排往往无法满足这一要求，容易导致选手连续作战，影响其竞技状态和比赛公平性。例如，如果Paul在第1场比赛中出战，那么他不能立即在第2或第3场比赛中再次出现，而应该在第1场之后的第N+1场或更晚的场次中出现。

核心算法设计思路

为了解决选手轮休间隔的问题，我们需要一种动态分配比赛场次的策略。该算法的核心思想是迭代地为每个fightNumber寻找一场合适的比赛，并在此过程中维护一个“疲劳选手”列表，确保符合轮休规则。

关键概念：

1. 轮休间隔（gapNumber）：这是可配置的参数，表示一位选手在两次比赛之间必须休息的最小场次数量。例如，如果gapNumber为3，则选手在第K场比赛后，最早可以在第K+3场比赛中再次出战。
2. 疲劳选手列表（tiredFighters）：在当前要编排的比赛之前的gapNumber场比赛中出战过的所有选手，他们暂时不能再次出战。
3. 已分配比赛索引（compiledIndexes）：一个集合或列表，记录原始比赛数据中哪些条目已经被成功分配到新的fightNumber，避免重复使用。

算法流程概述：

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1. 初始化：创建一个空的赛程结果列表，以及用于追踪疲劳选手和已分配比赛的辅助数据结构。
2. 迭代编排：从fightNumber = 1开始，逐一为每场比赛分配。
3. 确定疲劳选手：对于当前的fightNumber，根据gapNumber回溯已编排的赛程，收集在最近gapNumber场比赛中出战过的所有选手，形成tiredFighters列表。
4. 寻找可用比赛：遍历原始的比赛数据列表，寻找满足以下条件的比赛：
   • 该比赛尚未被分配（即其原始索引不在compiledIndexes中）。
   • 该比赛中的两位选手（fighter1和fighter2）都不在当前的tiredFighters列表中。
5. 分配与更新：
   • 一旦找到符合条件的比赛，将其分配给当前的fightNumber。
   • 将该比赛的两位选手添加到tiredFightersList中（用于后续计算疲劳选手）。
   • 将该比赛的原始索引添加到compiledIndexes中。
6. 处理无匹配情况：如果在当前fightNumber下无法找到任何符合条件的比赛，则该场次可能留空（fighter1和fighter2为null），或者根据业务需求进行其他处理。
7. 重复：持续此过程，直到所有预期的fightNumber都已分配完毕，或者原始比赛数据已用尽。

JavaScript实现详解

下面我们将通过JavaScript代码详细展示上述算法的实现。

数据结构定义

首先，定义初始的比赛数据。为了让算法能够重新分配fightNumber，我们通常会将原始数据中的fightNumber字段设为null或一个占位符。

const initialData = [
  { id: "1", fighter1: "paul", fighter2: "anna", fightNumber: null },
  { id: "2", fighter1: "jack", "fighter2": "paul", fightNumber: null },
  { id: "3", fighter1: "roger", fighter2: "law", fightNumber: null },
  { id: "4", fighter1: "lee", fighter2: "law", fightNumber: null },
  { id: "5", fighter1: "law", fighter2: "paul", fightNumber: null },
  { id: "6", fighter1: "roger", fighter2: "anna", fightNumber: null },
  { id: "7", fighter1: "lee", fighter2: "jack", fightNumber: null },
  { id: "8", fighter1: "roger", fighter2: "anna", fightNumber: null },
  { id: "9", fighter1: "lee", fighter2: "jack", fightNumber: null },
];

calculateFightSchedule 函数

这个函数是核心逻辑的封装，它接受原始比赛数据和轮休间隔作为参数，并返回重新编排后的赛程。

function calculateFightSchedule(data, gapNumber) {
  // tiredFightersList: 存储每场比赛的参赛选手，用于回溯计算疲劳选手
  // 例如：tiredFightersList[0] 存储 fightNumber=1 的选手
  const tiredFightersList = []; 
  // compiledIndexes: 存储原始数据中已被使用的比赛的索引，防止重复分配
  const compiledIndexes = new Set(); 

  // 使用 map 迭代，index 代表当前要编排的比赛的0-based索引
  // scheduledFights 的长度将与 data 相同
  const scheduledFights = data.map((_, currentFightNumber) => {    
    // 1. 计算当前的“疲劳选手”列表
    // 从 tiredFightersList 的末尾（最近的比赛）截取 gapNumber 场比赛的选手
    // flat() 将数组的数组展平，然后 Set 去重，得到唯一的疲劳选手
    const recentFighters = tiredFightersList.slice(-gapNumber).flat();
    const tiredFighters = [...new Set(recentFighters)];

    let searchIndex = 0;
    // 2. 寻找一场符合条件的比赛
    // 循环遍历原始数据，直到找到一个未被使用且选手不疲劳的比赛
    while (searchIndex < data.length && (
      compiledIndexes.has(searchIndex) || // 该比赛是否已被分配
      tiredFighters.includes(data[searchIndex]?.fighter1) || // fighter1是否疲劳
      tiredFighters.includes(data[searchIndex]?.fighter2)    // fighter2是否疲劳
    )) {
      searchIndex += 1;
    }

    // 3. 处理无匹配情况或分配比赛
    // 如果遍历完所有原始数据仍未找到合适的比赛，则当前 fightNumber 留空
    if (searchIndex >= data.length || !data[searchIndex]) {
      tiredFightersList[currentFightNumber] = []; // 当前场次无选手
      // 返回一个表示空比赛的占位符
      return { id: null, fighter1: null, fighter2: null, fightNumber: currentFightNumber + 1 };
    }

    // 找到合适的比赛
    const selectedFight = data[searchIndex];
    // 更新 tiredFightersList，记录当前比赛的选手
    tiredFightersList[currentFightNumber] = [selectedFight.fighter1, selectedFight.fighter2];
    // 将该比赛的原始索引添加到 compiledIndexes
    compiledIndexes.add(searchIndex);

    // 返回新的比赛对象，fightNumber 为 1-based 索引
    return {
      ...selectedFight,
      fightNumber: currentFightNumber + 1 
    };
  });

  return scheduledFights;
}

HTML交互示例

为了方便测试和演示，我们可以结合简单的HTML界面来获取gapNumber并触发计算。

													

								
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