申请：类似于挑选游乐场队伍。
我必须将n个顺序排列的元素的集合分成两个n / 2的团队。团队必须是＆＃34;甚至＆＃34;尽可能。想想＆＃34;甚至＆＃34;如上所述，在游乐场队伍方面。排名表明相对＆＃34;技能＆＃34;或价值水平。元素＃1值1和＃34;点＆＃34;元素＃2值2，等等。没有其他限制。
所以，如果我有一个集合[1,2,3,4]，我需要两个由两个元素组成的团队。可能性是
[1,2]＆amp; [3,4]
[1,3]＆amp; [2,4]
[1,4]＆amp; [2,3]
（订单并不重要。）
在这种情况下看起来第三种选择是最好的。但我怎样才能最好地评估更大的集合？平均值/平均值是一种方法，但这会导致以下候选对的相同排名，否则看起来不均匀：
[1,2,3,4,13,14,15,16]＆amp; [5,6,7,8,9,10,11,12]
我可以使用强力来评估我的问题域的所有候选解决方案。
我是否可以使用一些数学/统计方法来验证＆＃34;均匀度＆＃34;两队？
谢谢！
答案 0 :(得分：4)
你的第二个更长的例子对我来说似乎不平衡（或不公平）。事实上，它符合你认为是第一个例子的首选答案。
这就是你的问题的非编程相关的小块。你拥有的序数和你想要的是基数。要将前者转变为后者，您必须定义自己的映射，没有通用的，现成的方法。
例如，您可以依次比较2个集合中的每个元素，例如a1 vs b1, a2 vs b2, ...，如果a优于b的情况数与数字大致相同，则将集合视为足够b优于a的情况。
但是对于你的应用程序，我认为你不会比使用游乐场算法更好，每个团队领导者选择最好的非选择玩家并转而选择替代。你为什么需要更复杂的东西？
答案 1 :(得分：3)
这些数字代表排名？然后不，没有算法来获得公平的团队，因为没有足够的信息。甚至可能是匹配
[1] & [2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
与对抗大团队。例如，如果[1]和[2]之间的差异很大，那么国际象棋团队就是这种情况。
即使你提到的比赛“不公平”：
[1,2,3,4,13,14,15,16] & [5,6,7,8,9,10,11,12]
在像棒球这样的游戏中可以完全公平。毕竟，13-16的球员仍然需要击球！
所以，最公平的做法可能是随机挑选球队。这也可以避免任何形式的“游戏”系统（就像我的朋友和我在高中体育课上做的那样:) :)
答案 2 :(得分：3)
我认为没有足够的信息来确定答案。
对于＃1 vs＃2来说，一个人真正意味着什么？它们是50％更好，或10％更好或1％更好？ ＃1 vs＃5多好多少？它确实是分配需要准确的值的算法，分配算法需要正确地反映这一点。
例如，就像我说的，如果你让科比布莱恩特和一群高中篮球孩子混在一起，相对的价值会是什么？因为在篮球方面，科比布莱恩特可以单枪匹马击败所有高中生。那么他的排名是＃1，其余的孩子是＃1000 +？
同样，您必须假设价值确定考虑了团队的规模。球队只需要2名球员吗？还是需要10？在后一种情况下，然后在你的第二个例子中，第二支球队看起来没问题，因为前四名球员将与6名更糟糕的球员比赛，这可能会影响成功。
如果你所做的只是分配价值观，并且如果是“公平”的概念。在价值体系中内置，然后平均值似乎是分配球员的公平方式。
答案 3 :(得分：1)
您需要一种迭代排名方法，通过自动选择在每次迭代中生成排名均匀的团队。即使参与者的混合在一定程度上随时间发生变化，这也有效。我创建了一个工具来为我的5人制小组做这个，然后如果你谷歌为“公平团队选择器”打开了它给所有的人
答案 4 :(得分：0)
如果每轮“拣选”只是按照前一轮的相反顺序完成，那么团队是否相等？如果有10名球员的天赋是1-10，我们正在创造5支球队（每队2名球员），第一轮选秀，第一轮选择显然会选出最佳球员（天赋等级10）。然后下一个选择将是9，依此类推。第5顺位将获得6级天赋等级的游戏。在第二轮中，挑选顺序是相反的，所以刚刚获得6级天赋的团队将选择5级人才（最高左侧），依此类推直到队长谁在第一轮中获得第一名将获得最后一名球员（人才等级1）。因此，每个团队的人才等级为11，其中一个团队有10个和1个，另一个团队有9个和2个，依此类推。这对于尽可能多的球员/球队都有效。
答案 5 :(得分：0)
一个人选择1。然后轮流选择2。
假设：
[BEST] ：第一个选择1。然后轮流选择2：
16 items average
Team 1: 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13, 16 8.5
Team 2: 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15 8.5
14 items average
Team 1: 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13 7.42857
Team 2: 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14 7.57143
分别选择前1个，第2个和第1个：
16 items average
Team 1: 1, 4, 6, 7, 10, 11, 14, 15 8.875
Team 2: 2, 3, 5, 8, 9, 12, 13, 16 8.125
14 items average
Team 1: 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13 7.42857
Team 2: 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14 7.57143
[WORST] 与每个选择1个相比：
16 items average
Team 1: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 8
Team 2: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 9
16 items average
Team 1: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13 7
Team 2: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14 8
答案 6 :(得分：0)
上方的图案。 团队A：1、4、5、8、9、12、13、16 B组：2、3、6、7、10、11、14、15 使用模式在列表中蜿蜒 A-B-B-A； A-B-B-A；等等 此选择非常易于编码。将所有排序的玩家列表成对放置。反转每对奇数对（假设第一对是第0组）。 但是，有一种“更好”的方法可以使团队使用Thue-Morse算法。有关此算法的更详细说明，请参见：https://www.youtube.com/watch?v=prh72BLNjIk