我有一個對象Tournament有匹配的列表，每個人都有的概率存儲在Map<Player, Float>該PLAYER1或player2勝。
我重複獲取元件i和i + 1創建使用他們的獲獎者一個新的比賽的比賽名單上。優勝者是這樣選擇的：如果p1（或p2）以高於某個閾值的概率獲勝，我選擇它，否則我必須分支並評估兩個案例（案例1：p1勝 - 案例2：p2勝）。
我的目標是創建所有可能的場景並評估所有可能的錦標賽獲勝者。
我能做到這一點沒有分支（只是遞歸評估所有比賽的贏家，直到只有最後一場比賽），但是如果我想所有的情況我真的不知道該怎麼做。
任何想法？我應該使用哪種數據結構？是否有可能做類似C fork的事情並使用它？評估所有比賽場景
最後我解決了使用蒙特卡洛方法。我多次運行錦標賽（10k），並且每次模擬都根據他的概率選擇每場比賽的勝者。由於我運行了很多次，我相信我會遇到所有可能的情況（並且我會一步一步保存它們，以及預測的錦標賽冠軍）。 它被證明是快速和有效的，不需要額外的數據結構（只需保存所有場景和地圖以保存錦標賽獲勝者的概率）。
是否有可能做一些像C叉子和使用它？
您可以使用ExecutorService來提交任意數量的任務。假設它們是CPU綁定的，你可能需要使用一個固定的線程池，其大小爲Runtime.getRuntime.availableProcessors()
你可能正在尋找某種樹型瀏覽算法。您可以使用breadth-first-search或depth-first-search。使用遞歸基本上使用後者，但要小心，Java堆空間不夠用，而且最終必須由您自己實現。
BFS和DFS都非常相似，當涉及到使用的數據結構它們的區別。 BFS使用隊列，由JSE的LinkedList實現，而DFS使用堆棧，由Stack類實現。