我有一个对象Tournament有匹配的列表，每个人都有的概率存储在Map<Player, Float>该PLAYER1或player2胜。
我重复获取元件i和i + 1创建使用他们的获奖者一个新的比赛的比赛名单上。优胜者是这样选择的：如果p1（或p2）以高于某个阈值的概率获胜，我选择它，否则我必须分支并评估两个案例（案例1：p1胜 - 案例2：p2胜）。
我的目标是创建所有可能的场景并评估所有可能的锦标赛获胜者。
我能做到这一点没有分支（只是递归评估所有比赛的赢家，直到只有最后一场比赛），但是如果我想所有的情况我真的不知道该怎么做。
任何想法？我应该使用哪种数据结构？是否有可能做类似C fork的事情并使用它？评估所有比赛场景
最后我解决了使用蒙特卡洛方法。我多次运行锦标赛（10k），并且每次模拟都根据他的概率选择每场比赛的胜者。由于我运行了很多次，我相信我会遇到所有可能的情况（并且我会一步一步保存它们，以及预测的锦标赛冠军）。 它被证明是快速和有效的，不需要额外的数据结构（只需保存所有场景和地图以保存锦标赛获胜者的概率）。
是否有可能做一些像C叉子和使用它？
您可以使用ExecutorService来提交任意数量的任务。假设它们是CPU绑定的，你可能需要使用一个固定的线程池，其大小为Runtime.getRuntime.availableProcessors()
你可能正在寻找某种树型浏览算法。您可以使用breadth-first-search或depth-first-search。使用递归基本上使用后者，但要小心，Java堆空间不够用，而且最终必须由您自己实现。
BFS和DFS都非常相似，当涉及到使用的数据结构它们的区别。 BFS使用队列，由JSE的LinkedList实现，而DFS使用堆栈，由Stack类实现。