दो से 32 अलग पूर्णांक खिलाड़ी पहचान के लिए ऐसे दौर बनाएँ कि हर जोड़ी एक बार मिले.
def round_robin(ids):
players = list(ids)
if not 2 <= len(players) <= 32 or any(type(v) is not int or abs(v) > 10**9 for v in players):
raise ValueError("players.range")
if len(set(players)) != len(players):
raise ValueError("players.duplicate")
if len(players) % 2:
players.append(None)
rounds = []
for _ in range(len(players)-1):
pairs = [(players[i], players[-1-i]) for i in range(len(players)//2)
if players[i] is not None and players[-1-i] is not None]
rounds.append(pairs)
players = [players[0], players[-1], *players[1:-1]]
return roundsdef round_robin(ids):
players = list(ids)
if not 2 <= len(players) <= 32 or any(type(v) is not int or abs(v) > 10**9 for v in players):
raise ValueError("players.range")
if len(set(players)) != len(players):
raise ValueError("players.duplicate")
if len(players) % 2:
players.append(None)
rounds = []
for _ in range(len(players)-1):
pairs = [(players[i], players[-1-i]) for i in range(len(players)//2)
if players[i] is not None and players[-1-i] is not None]
rounds.append(pairs)
players = [players[0], players[-1], *players[1:-1]]
return roundsशेड्यूल के आउटपुट के लिए केवल विश्वसनीय दिखने वाली सूची पर्याप्त नहीं है। FixtureLinden एक Windows एआई कोडिंग कार्यक्षेत्र है जहाँ आप देख सकते हैं कि अनुप्रयोग यह आउटपुट कैसे बनाता और इस्तेमाल करता है। बातचीत में प्रतिभागियों का डेटा, शेड्यूल फ़ंक्शन और अपेक्षित राउंड संरचना लाएँ, फिर जुड़े मॉडल से बदलाव सुझाने से पहले मौजूदा कार्यान्वयन जाँचने को कहें।
राउंड-रॉबिन मुकाबले बनाने वाला जनरेटर परियोजना का ठोस कार्य है। बताएँ कि क्या हर जोड़े को एक बार मिलना चाहिए, विषम प्रतिभागी संख्या कैसे संभाली जाए और क्या पहचानकर्ता अद्वितीय होने चाहिए। इन आवश्यकताओं से जुड़ा प्रस्ताव माँगें और प्रदर्शन के नियम जोड़े बनाने से अलग रखें। यह कार्य आपके शेड्यूलिंग सॉफ़्टवेयर का है, किसी शामिल आयोजन प्रबंधन सेवा का नहीं।
संपादन के तुरंत बाद जोड़ों की पूर्णता जाँचें। परियोजना की ऐसी जाँच चलाएँ जो हर जोड़े का हिसाब रखे, स्वयं से मुकाबला रोके और कॉल करने वाले कोड में बाई का स्वरूप सत्यापित करे। विषम और सम दोनों प्रतिभागी संख्याएँ लें और देखें कि इनपुट का क्रम सुरक्षित रहता है या जानबूझकर बदला जाता है। देखने में संतुलित राउंड यह साबित नहीं करता कि पूरे शेड्यूल में अपेक्षित मुकाबले हैं।
FixtureLinden OpenAI-संगत और Anthropic मॉडल एंडपॉइंट का समर्थन करता है। कॉन्फ़िगर की गई सेवा उपलब्ध कराए तो उसकी संदर्भ क्षमता, पाबंदियों और टूल के अधीन एब्लिटरेटेड एआई मॉडल चुनें। आवश्यकताओं को समीक्षा योग्य बनाने में उसकी मदद लें, फिर अपनी परियोजना की जाँच से प्रस्ताव सत्यापित करें।
बताएँ कि कॉल करने वाला कोड स्पष्ट बाई चाहता है या उस राउंड में प्रतिभागी का कोई मुकाबला न होना पर्याप्त है। आउटपुट का उदाहरण दें। कार्यान्वयन का आंतरिक स्थानधारक गलती से अनुप्रयोग के प्रदर्शित शेड्यूल में नहीं आना चाहिए।
बनाए गए बिना क्रम वाले जोड़ों की तुलना अपेक्षित प्रतिभागी संयोजनों से करें और उनकी संख्या जाँचें। स्वयं से मुकाबले और दोहराए जोड़े भी देखें। राउंड-दर-राउंड दृश्य समीक्षा में पूरे शेड्यूल में दो बार आया जोड़ा छूट सकता है।
पहले तय करें कि अनुप्रयोग में पहचान का क्या अर्थ है। यदि पहचानकर्ता प्रतिभागियों को अलग करते हैं, तो दोहराव जोड़ों की पूर्णता अस्पष्ट बना सकता है। सहायक से अपेक्षित सत्यापन बनाए रखने को कहें और देखें कि कॉल करने वाला कोड अस्वीकृत इनपुट कैसे बताता है।
ये अतिरिक्त आवश्यकताएँ हैं जिनके लिए अलग डेटा और नियम चाहिए। परियोजना में स्पष्ट रूप से शामिल न हों तो इन्हें मूल जोड़ा निर्माण से अलग रखें। प्रस्तावित विस्तार को ठोस बाधाओं से जाँचें; यह न मानें कि राउंड-रॉबिन पूर्णता से ये गुण अपने आप मिल जाते हैं।
FixtureLinden · अद्यतन 2026-10-25