Tournament mix model

gistfile1.rb

def logA( x, a )
  return (Math.log(x)/Math.log(a))
end

def print_row(teams) #просто выводит команды на какомто этапе
  teams.each_slice(2) do |team1, team2|
    print team1.to_s + '-' + team2.to_s + " "
  end
  puts
end

def play_round(teams) #раунд #команды играют, команда с рейтингом выше(а у нас это просто индекс-меньше=круче) 100% выигрывает
  winners = []
  teams.each_slice(2) do |team1, team2|
    winner =  (team1 < team2) ? team1 : team2
    winners << winner
  end
  winners
end

def play_tournament(teams, rating_limit) #турнир - играем раунды, пока не останется одна команда
  round = 1

  while teams.size > 1 do
    line = "#{round})"
    round+= 1
    teams = play_round(teams)

    teams.each_slice(2) do |team1, team2|
      line << " #{team1.to_s}-#{team2.to_s} " #вывод пары команд
    end
    line << ' | row opt=' + row_optimum(teams) if teams.size > 1 #коефициент оптимальности ряда
    line << ' | row t_opt=' + row_t_optimum(teams, rating_limit) if teams.size > 1 #коефициент оптимальности ряда
    line << ' | row n_opt=' + row_n_optimum(teams) if teams.size > 1 if teams.size > 1 #коефициент оптимальности ряда

    puts line
  end
end

def row_optimum(teams) #оптимальность по макс различию индексов команд в парах
  teams_optimum = ro = 0

  teams.each_slice(2) do |team1, team2|
    #teams_optimum = (team1-team2).abs #сумма НЕвзвешенных значений разности рейтингов команды
    teams_optimum = (team1-team2).abs * (1.to_f/[team1, team2].min) #сумма взвешенных значений разности рейтингов команд
    ro += teams_optimum
    #puts "to:#{teams_optimum} for (#{team1}-#{team2})"

    #для чего взвешивание?
    #т.к. нам важны именно разница с соперниками для топовых команд, делаем веса пропорциональные их близости к вершине (к 1)
    #тоесть нам важнее к примеру: команды 1 и 10 чем команды 30 и 40 (хотя разница в рейтинге у обоих 10)
  end
  ro.round(2).to_s
end

def row_t_optimum(teams, rating_limit) #подумать #оптимальность по кол-ву пройденых этапов топовыми командами
  teams_optimum = rto = 0

  teams.each do |team|
    next if team==1 #всем пофиг на самую рейтинговую команду, она полюбому пройдет
    #не уверен про веса тут, какой вариант верный
    team_optimum = (team < rating_limit) ? (team - rating_limit).abs*(1.to_f/team) : 0  #чем выше команда к топу - тем важнее
    #ИЛИ
    #team_optimum = (team < rating_limit) ? 1.to_f/(team - rating_limit).abs : 0 #чем дальше команда от топа - тем важнее
    rto += team_optimum
  end
  rto.round(2).to_s
end

def row_n_optimum(teams)  #оптимальность по кол-ву топовых команд на этапе
  res = teams & Array(1..teams.count) #пересечение состава текущих команд раунда и "идеальных команд"
  res = (res.count.to_f)/(teams.max)  #поправака на "топовость" команды
  res.round(2).to_s
end

def sort_teams(teams)  #тут тестируемая сортировка
  teams.shuffle #random
  #one_up_one_down_sort(teams) #oneuponedownsorting
  #teams #return
end

###SORTING METHODS###

def one_up_one_down_sort(teams)
  new_teams = []
  n = teams.count
  mid = n/2

  teams = [''].concat teams #грязно хачим, чтобы индексы команд начинались с 1 а не с 0 (как стандартно в массивах)

  for i in 1..n/4 do
    new_teams << teams[i] << teams[n+1-i] #непарный шаг
    new_teams << teams[mid + i] << teams[mid+1-i] #парный шаг
  end
  new_teams
end

initial_teams = Array(1..32)
teams = sort_teams(initial_teams)

rating_limit = 5 #за команды с каким рейтингом включительно мы "волнуемся", скольким важно участие в макс кол-ве этапов

puts "Teams count=#{teams.size}"
puts "Init row opt=" + row_optimum(teams)
print_row(teams)

play_tournament(teams, rating_limit)