リーダーシップ・サミットや大規模なネットワーキングイベントを主催するとき、運営上の独特な悩みに直面します。それは、**「参加者同士の交流をいかに最大化するか?」**という問題です。
テーブルディスカッションを複数ラウンド行う場合、参加者が常に新しい顔ぶれと出会えるようにしたいはずです。理想的には、過去のラウンドですでに同席した人とは二度と同じテーブルにならないように席を配置したいところです。
この課題は、組合せ数学における古典的なパズル(「社交的なゴルファー問題(Social Golfer Problem)」に密接に関連しています)です。この記事では、各テーブルに 人ずつ座る 個のテーブルに対して、ペアの重複を一切発生させずに最大 ラウンドまで座席を割り当てる、Go言語で書かれたバックトラッキングの解法を探ります。
コードに入る前に、同じペアの重複が数学的に避けられなくなるまでにスケジュールできる絶対的な最大ラウンド数を確認しておきましょう。
最大ラウンド数は です。
証明: 個のテーブルがあり、各テーブルに 人が座るとします。これにより、参加者の総数は (つまり )人になります。
ここで、1人の参加者であるAさんの視点からイベントを見てみましょう。
ラウンドが終わった時点で、全員が他のすべての参加者と完璧に1回ずつ交流したことになります。
この問題を効率的に解くために、バックトラッキング(後戻り探索)アルゴリズムを使用できます。ただし、探索空間を劇的に減らして実行速度を上げるために、ちょっとした工夫を使って最初の2ラウンドをハードコード(固定)することができます。
バックトラッキングの進行状況を追跡するために、現在のテーブル、ラウンド、および誰が誰と同席したかを記録するマップを保持する State 構造体を使用します。
ここでは、コアロジックを「探索ループ」「競合の検証」「状態管理」の3つのパートに分けて解説します。
solveImpl 関数は、次に空いている席に参加者を再帰的に割り当てようとします。ある経路で競合が発生した場合、バックトラック(unset)して次の参加者を試します。
func solveImpl(state *State) bool {
if state.solved {
return true
}
// For the first round, consider all people
start := 0
end := state.people
// From the second round onwards, restrict the search space
if len(state.res) > 0 {
start = len(state.table) * state.tableSize
end = start + state.tableSize
}
for person := start; person < end; person++ {
if !valid(state, person) {
continue // Skip if this assignment causes a conflict
}
set(state, person) // Assign the seat
if solveImpl(state) {
return true // Success!
}
unset(state, person) // Backtrack
}
return false
}
以下の場合、割り当ては無効(競合が発生)となります。
func valid(state *State, person int) bool {
// Has this person already been seated in this round?
if state.usedPerson[person] {
return false
}
// Has this person sat with anyone currently at this table before?
for _, there := range state.table {
first := min(there, person)
second := max(there, person)
if state.usedPair[first][second] {
return false
}
}
return true
}
set と unset)
🔗参加者を席に割り当てるときは、状態トラッカーを更新する必要があります。テーブルが満席になったら次のテーブルへ進み、ラウンドの全テーブルが埋まったら次のラウンドへ進みます。
func set(state *State, person int) {
state.usedPerson[person] = true
// Mark this person as having paired with everyone currently at the table
for _, there := range state.table {
first := min(there, person)
second := max(there, person)
if _, ok := state.usedPair[first]; !ok {
state.usedPair[first] = map[int]bool{}
}
state.usedPair[first][second] = true
}
state.table = append(state.table, person)
// Move to next table if full
if len(state.table) != state.tableSize {
return
}
state.round = append(state.round, state.table)
state.table = []int{}
// Move to next round if all tables are full
if len(state.round) != state.numTables {
return
}
state.res = append(state.res, state.round)
state.round = [][]int{}
state.usedPeople = append(state.usedPeople, state.usedPerson)
state.usedPerson = map[int]bool{}
// Check if we are completely done
if len(state.res) != state.numRounds {
return
}
state.solved = true
}
unset 関数はそのまったく逆の操作を行い、再帰ツリーが行き詰まったときに状態を慎重に一歩前へ戻します。
func unset(state *State, person int) {
state.solved = false
// If the current table is empty, step back to the previous table
if len(state.table) == 0 {
if len(state.round) == 0 {
last := len(state.res) - 1
state.round = state.res[last]
state.res = state.res[:last]
state.usedPerson = state.usedPeople[last]
state.usedPeople = state.usedPeople[:last]
}
last := len(state.round) - 1
state.table = state.round[last]
state.round = state.round[:last]
}
// Remove the person from the table
state.table = state.table[:len(state.table)-1]
// Unmark pairings
for _, there := range state.table {
first := min(there, person)
second := max(there, person)
state.usedPair[first][second] = false
}
state.usedPerson[person] = false
}
以下は、小規模な のサミットにおける出力結果です。ラウンド0では番号がテーブルごとに横方向へ順番に並び、ラウンド1では前のテーブルの縦方向へ順番に並んでいることに注目してください。
round 0:
table 0: 0 1 2 3
table 1: 4 5 6 7
table 2: 8 9 10 11
table 3: 12 13 14 15
round 1:
table 0: 0 4 8 12
table 1: 1 5 9 13
table 2: 2 6 10 14
table 3: 3 7 11 15
round 2:
table 0: 0 5 10 15
table 1: 1 4 11 14
table 2: 2 7 8 13
table 3: 3 6 9 12
round 3:
table 0: 0 6 11 13
table 1: 1 7 10 12
table 2: 2 4 9 15
table 3: 3 5 8 14
round 4:
table 0: 0 7 9 14
table 1: 1 6 8 15
table 2: 2 5 11 12
table 3: 3 4 10 13
最初の2ラウンドを事前に埋めることで探索木を賢く枝刈りしているため、このアルゴリズムはより大きなグループにもうまくスケールします。以下は、64人の参加者を8つのテーブルに振り分けた場合の解です。
round 0:
table 0: 0 1 2 3 4 5 6 7
table 1: 8 9 10 11 12 13 14 15
table 2: 16 17 18 19 20 21 22 23
table 3: 24 25 26 27 28 29 30 31
table 4: 32 33 34 35 36 37 38 39
table 5: 40 41 42 43 44 45 46 47
table 6: 48 49 50 51 52 53 54 55
table 7: 56 57 58 59 60 61 62 63
round 1:
table 0: 0 8 16 24 32 40 48 56
table 1: 1 9 17 25 33 41 49 57
table 2: 2 10 18 26 34 42 50 58
table 3: 3 11 19 27 35 43 51 59
table 4: 4 12 20 28 36 44 52 60
table 5: 5 13 21 29 37 45 53 61
table 6: 6 14 22 30 38 46 54 62
table 7: 7 15 23 31 39 47 55 63
round 2:
table 0: 0 9 18 27 36 45 54 63
table 1: 1 8 19 26 37 44 55 62
table 2: 2 11 16 25 38 47 52 61
table 3: 3 10 17 24 39 46 53 60
table 4: 4 13 22 31 32 41 50 59
table 5: 5 12 23 30 33 40 51 58
table 6: 6 15 20 29 34 43 48 57
table 7: 7 14 21 28 35 42 49 56
round 3:
table 0: 0 10 20 30 35 41 55 61
table 1: 1 11 21 31 34 40 54 60
table 2: 2 8 22 28 33 43 53 63
table 3: 3 9 23 29 32 42 52 62
table 4: 4 14 16 26 39 45 51 57
table 5: 5 15 17 27 38 44 50 56
table 6: 6 12 18 24 37 47 49 59
table 7: 7 13 19 25 36 46 48 58
round 4:
table 0: 0 11 22 29 39 44 49 58
table 1: 1 10 23 28 38 45 48 59
table 2: 2 9 20 31 37 46 51 56
table 3: 3 8 21 30 36 47 50 57
table 4: 4 15 18 25 35 40 53 62
table 5: 5 14 19 24 34 41 52 63
table 6: 6 13 16 27 33 42 55 60
table 7: 7 12 17 26 32 43 54 61
round 5:
table 0: 0 12 19 31 38 42 53 57
table 1: 1 13 18 30 39 43 52 56
table 2: 2 14 17 29 36 40 55 59
table 3: 3 15 16 28 37 41 54 58
table 4: 4 8 23 27 34 46 49 61
table 5: 5 9 22 26 35 47 48 60
table 6: 6 10 21 25 32 44 51 63
table 7: 7 11 20 24 33 45 50 62
round 6:
table 0: 0 13 17 28 34 47 51 62
table 1: 1 12 16 29 35 46 50 63
table 2: 2 15 19 30 32 45 49 60
table 3: 3 14 18 31 33 44 48 61
table 4: 4 9 21 24 38 43 55 58
table 5: 5 8 20 25 39 42 54 59
table 6: 6 11 23 26 36 41 53 56
table 7: 7 10 22 27 37 40 52 57
round 7:
table 0: 0 14 23 25 37 43 50 60
table 1: 1 15 22 24 36 42 51 61
table 2: 2 12 21 27 39 41 48 62
table 3: 3 13 20 26 38 40 49 63
table 4: 4 10 19 29 33 47 54 56
table 5: 5 11 18 28 32 46 55 57
table 6: 6 8 17 31 35 45 52 58
table 7: 7 9 16 30 34 44 53 59
round 8:
table 0: 0 15 21 26 33 46 52 59
table 1: 1 14 20 27 32 47 53 58
table 2: 2 13 23 24 35 44 54 57
table 3: 3 12 22 25 34 45 55 56
table 4: 4 11 17 30 37 42 48 63
table 5: 5 10 16 31 36 43 49 62
table 6: 6 9 19 28 39 40 50 61
table 7: 7 8 18 29 38 41 51 60
次にネットワーキングイベントを主催するときは、手作業のスプレッドシートは卒業して、バックトラッキングアルゴリズムに面倒な計算を任せてしまいましょう!
カウエの生き方のオフライン版を入手しましょう——🍏 健康、💰 富、❤️ 愛、🧘 意味を最適化するための実践ガイドです。
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最終更新日: 2026/10/11.
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