问题描述
我正在尝试编写一种算法，为我的公司将人们配对进行每周 1-1 次会议。
到目前为止，我一直在使用简单的随机匹配（对用户列表进行 Fisher–Yates shuffle，然后选择后续元素）。问题是很多人连续 2 周甚至 3 周获得相同的比赛。这很糟糕，因为我们希望向人们介绍尽可能多的不同同事。
所以我正在寻找一种算法：
- 生成用户对，以便每个用户在匹配回合中与另外 1 个用户恰好匹配。
- 如果用户数为奇数，则本轮不匹配任何用户。如果每个用户被排除的时间间隔也最大化，则奖励积分。
- 最大化 a 和 b 配对之间的时间，对于任何对 (a,b)。在接下来的 2 周内避免重复匹配会相对简单，但如何确保任何两个配对的人之间的间隔最大化？
- 理想情况下，循环之间的顺序或匹配不会相同。一个周期是 N-1 轮（其中 N 是团队的规模）。在每个循环中，每个用户都应该与所有其他用户匹配一次。因此，如果用户 a 在一个循环中与 b、c、d 匹配，则在一个 4 人的团队中，在下一个周期的顺序应该不同（例如c、b、d），并且对于所有用户都应该如此。
[编辑回复评论]：标准 3 和 4 相互矛盾，因此如果它们发生冲突，则 4 应优先。
该算法将在多个团队中运行，并将这些团队中的人员相互匹配。它需要处理在匹配回合之间被添加到团队或从团队中删除的人员。
我考虑过使用 round-robin tournament 算法。但它不会处理在匹配之间被添加到列表中或从列表中删除的人。
如果我们根据上次匹配的时间定义偏好，the stable roommates problem 的 Irving 算法看起来很有前景。 IE。如果 a 与 b 匹配早于与c。但是算法可能会判定没有稳定匹配，也不能保证循环之间的对的排序会不同。
如果有任何线索或帮助，我将不胜感激。
解决方法
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