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smartmate/backend/logic/smart_planning.go
Losita e5b27df80d Version: 0.7.2.dev.260322
feat(schedule-plan):  重构智能排程链路并修复粗排双节对齐问题

-  新增“对话级排程状态持久化”能力:引入 `agent_schedule_states` 模型/DAO,并接入启动迁移
-  智能排程图升级:补齐小幅微调(quick refine)分支,完善预算/并发/状态字段流转
-  预览链路增强:完善排程预览服务读写与桥接逻辑,新增本地预览页 `infra/schedule_preview_viewer.html`
- ♻️ 缓存治理统一:将相关缓存处理收口到 DAO + `cache_deleter` 联动清理,移除旧散落逻辑
- 🐛 修复粗排核心 bug:禁止单节降级,强制双节并按 `1-2/3-4/...` 对齐;修复结束日扫描边界问题
-  新增粗排回归测试:覆盖孤立单节、偶数起点双节、Filler 对齐等关键场景
2026-03-22 13:50:10 +08:00

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Go
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package logic
import (
"fmt"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/conv"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/model"
"github.com/LoveLosita/smartflow/backend/respond"
)
type slotStatus int
const (
Free slotStatus = iota // 0: 纯空闲
Occupied // 1: 已有课/任务,不可动
Blocked // 2: 用户屏蔽时段
Filler // 3: 水课,允许嵌入
)
type slotNode struct {
Status slotStatus
EventID uint // 🚀 关键:记录课程 ID用于识别水课边界
}
type grid struct {
data map[int]map[int][13]slotNode
startWeek int
startDay int
endWeek int
endDay int
}
// getNode 和 setNode 是对 grid 数据结构的封装确保我们在访问时能正确处理默认值Free和边界情况
func (g *grid) getNode(w, d, s int) slotNode {
if dayMap, ok := g.data[w]; ok {
return dayMap[d][s]
}
return slotNode{Status: Free, EventID: 0}
}
func (g *grid) setNode(w, d, s int, node slotNode) {
if _, ok := g.data[w]; !ok {
g.data[w] = make(map[int][13]slotNode)
}
dayData := g.data[w][d]
dayData[s] = node
g.data[w][d] = dayData
}
// 检查是否可用 (Free 或 Filler 且不在 Blocked 时段内)
func (g *grid) isAvailable(w, d, s int) bool {
node := g.getNode(w, d, s)
return node.Status == Free || node.Status == Filler
}
// countAvailableSlots 统计指定周次范围内所有可用的原子节次总数
func (g *grid) countAvailableSlots(currW, currD, currS int) int {
count := 0
if currW == 0 && currD == 0 && currS == 0 {
currW, currD, currS = g.startWeek, g.startDay, 1
}
for w := currW; w <= g.endWeek; w++ {
dayMap, hasData := g.data[w]
for d := 1; d <= 7; d++ {
// 🚀 头部裁剪:过滤开始日期前的天数
if w == currW && d < currD {
continue
}
// 🚀 尾部裁剪:过滤结束日期后的天数
if w == g.endWeek && d > g.endDay {
break
}
var dayData [13]slotNode
if hasData {
dayData = dayMap[d]
}
for s := 1; s <= 12; s++ {
if w == currW && d == currD && s < currS {
continue
}
if dayData[s].Status == Free || dayData[s].Status == Filler {
count++
}
}
}
}
return count
}
// FindNextAvailable 从当前时间点开始,按周、天、节次顺序查找下一个可用格子
func (g *grid) FindNextAvailable(currW, currD, currS int) (int, int, int) {
// 基础越界检查
if currW > g.endWeek || (currW == g.endWeek && currD > g.endDay) {
return -1, -1, -1
}
for w := currW; w <= g.endWeek; w++ {
dayMap, hasData := g.data[w]
for d := 1; d <= 7; d++ {
if w == currW && d < currD {
continue
}
if w == g.endWeek && d > g.endDay {
break
} // 🚀 守住结束天
var dayData [13]slotNode
if hasData {
dayData = dayMap[d]
}
for s := 1; s <= 12; s++ {
if w == currW && d == currD && s < currS {
continue
}
if dayData[s].Status == Free || dayData[s].Status == Filler {
return w, d, s
}
}
}
}
return -1, -1, -1
}
// 辅助函数:向后跳过指定数量的可用坑位
func (g *grid) skipAvailableSlots(w, d, s, skipCount int) (int, int, int) {
if skipCount <= 0 {
// 即使 gap 为 0也要至少移到下一节
s++
if s > 12 {
s = 1
d++
if d > 7 {
d = 1
w++
}
}
return w, d, s
}
found := 0
currW, currD, currS := w, d, s+1
for currW <= g.endWeek {
if currS > 12 {
currS = 1
currD++
if currD > 7 {
currD = 1
currW++
}
continue
}
// 如果已经跳到了最后一天,不要再跳了,直接返回终点坐标
if currW == g.endWeek && currD > g.endDay {
return g.endWeek, g.endDay, 12
}
if g.isAvailable(currW, currD, currS) {
found++
if found > skipCount {
return currW, currD, currS
}
}
currS++
}
return currW, currD, currS
}
func SmartPlanningMainLogic(schedules []model.Schedule, taskClass *model.TaskClass) ([]model.UserWeekSchedule, error) {
//1.先构建时间格子
g := buildTimeGrid(schedules, taskClass)
//2.根据时间格子和排课策略计算每个任务块的具体安排时间
allocatedItems, err := computeAllocation(g, taskClass.Items, *taskClass.Strategy)
if err != nil {
return nil, err
}
//3.把这些时间通过DTO函数回填到涉<E588B0><E6B689>周的 UserWeekSchedule 结构中,供前端展示
return conv.PlanningResultToUserWeekSchedules(schedules, allocatedItems), nil
}
// SmartPlanningRawItems 执行粗排算法并直接返回已分配的任务项列表。
//
// 与 SmartPlanningMainLogic 共享完全相同的构建网格和分配逻辑,
// 但不做展示格式转换,直接返回 allocatedItems每项的 EmbeddedTime 已回填)。
// 供 Agent 排程链路使用,避免从展示结构反向解析导致信息丢失。
func SmartPlanningRawItems(schedules []model.Schedule, taskClass *model.TaskClass) ([]model.TaskClassItem, error) {
g := buildTimeGrid(schedules, taskClass)
return computeAllocation(g, taskClass.Items, *taskClass.Strategy)
}
// SmartPlanningRawItemsMulti 执行“多任务类共享资源池”粗排。
//
// 职责边界:
// 1. 复用现有 SmartPlanningRawItems 的单任务类分配能力,不重写核心算法;
// 2. 通过“增量占位”把前一个任务类的建议结果写入共享工作日程,供后续任务类避让;
// 3. 返回聚合后的 allocatedItems每项 EmbeddedTime 已回填);
// 4. 不负责展示结构转换(由 service/conv 层处理)。
func SmartPlanningRawItemsMulti(schedules []model.Schedule, taskClasses []*model.TaskClass) ([]model.TaskClassItem, error) {
if len(taskClasses) == 0 {
return []model.TaskClassItem{}, nil
}
// 1. 构建“工作副本”:
// 1.1 原始 schedules 不直接修改,避免污染调用方数据;
// 1.2 后续每完成一个任务类分配,就把结果增量写入 workingSchedules。
workingSchedules := cloneSchedulesForPlanning(schedules)
allAllocated := make([]model.TaskClassItem, 0)
// 2. syntheticEventID 用于给“虚拟占位任务”分配唯一 EventID。
// 2.1 采用负数区间,避免和数据库自增正数 EventID 冲突;
// 2.2 每个任务块占用一个 synthetic event跨节次共享同一 eventID。
nextSyntheticEventID := -1
for _, taskClass := range taskClasses {
if taskClass == nil {
continue
}
if taskClass.Strategy == nil {
return nil, fmt.Errorf("task_class_id=%d 缺少 strategy 配置", taskClass.ID)
}
// 3. 复用单任务类粗排。
allocatedItems, err := SmartPlanningRawItems(workingSchedules, taskClass)
if err != nil {
// 3.1 明确标注失败任务类,便于上层快速定位。
return nil, fmt.Errorf("task_class_id=%d 粗排失败: %w", taskClass.ID, err)
}
allAllocated = append(allAllocated, allocatedItems...)
// 4. 把本任务类分配结果转成“虚拟 Schedule 占位”追加回工作副本。
// 4.1 目的:让后续任务类把这些已分配任务当成 Occupied避免重叠
// 4.2 若某任务块没有 EmbeddedTime直接跳过不阻断后续。
virtualSchedules, nextID := buildVirtualSchedulesFromAllocated(allocatedItems, taskClass, nextSyntheticEventID)
nextSyntheticEventID = nextID
if len(virtualSchedules) > 0 {
workingSchedules = append(workingSchedules, virtualSchedules...)
}
}
return allAllocated, nil
}
// cloneSchedulesForPlanning 深拷贝 schedules确保后续在算法中安全修改。
//
// 说明:
// 1. 主要拷贝 Schedule 结构体本身;
// 2. Event 指针做浅字段复制,避免共享同一 Event 指针导致意外改写;
// 3. EmbeddedTask 在粗排阶段不参与状态写入,保留原值即可。
func cloneSchedulesForPlanning(src []model.Schedule) []model.Schedule {
if len(src) == 0 {
return []model.Schedule{}
}
dst := make([]model.Schedule, len(src))
for i := range src {
dst[i] = src[i]
if src[i].Event != nil {
eventCopy := *src[i].Event
dst[i].Event = &eventCopy
}
}
return dst
}
// buildVirtualSchedulesFromAllocated 将已分配任务块转成“虚拟占位 schedules”。
//
// 设计目的:
// 1. 让后续任务类在共享资源池里自动避让已分配任务;
// 2. 不落库,仅用于内存中的粗排冲突控制;
// 3. 通过 Type=task + CanBeEmbedded=false 强制标记为不可再嵌入。
func buildVirtualSchedulesFromAllocated(allocatedItems []model.TaskClassItem, taskClass *model.TaskClass, eventIDStart int) ([]model.Schedule, int) {
if len(allocatedItems) == 0 {
return []model.Schedule{}, eventIDStart
}
userID := 0
if taskClass != nil && taskClass.UserID != nil {
userID = *taskClass.UserID
}
virtual := make([]model.Schedule, 0)
nextEventID := eventIDStart
for _, item := range allocatedItems {
if item.EmbeddedTime == nil {
continue
}
taskName := "未命名任务"
if item.Content != nil && *item.Content != "" {
taskName = *item.Content
}
location := ""
event := &model.ScheduleEvent{
ID: nextEventID,
UserID: userID,
Name: taskName,
Location: &location,
Type: "task",
CanBeEmbedded: false,
}
for section := item.EmbeddedTime.SectionFrom; section <= item.EmbeddedTime.SectionTo; section++ {
virtual = append(virtual, model.Schedule{
EventID: nextEventID,
UserID: userID,
Week: item.EmbeddedTime.Week,
DayOfWeek: item.EmbeddedTime.DayOfWeek,
Section: section,
Event: event,
Status: "normal",
})
}
nextEventID--
}
return virtual, nextEventID
}
// buildTimeGrid 构建一个时间格子,标记出哪些时间段被占用、哪些被屏蔽、哪些是水课
func buildTimeGrid(schedules []model.Schedule, taskClass *model.TaskClass) *grid {
// 🚀 核心修正:获取精确的起始坐标
startW, startD, _ := conv.RealDateToRelativeDate(taskClass.StartDate.Format(conv.DateFormat))
endW, endD, _ := conv.RealDateToRelativeDate(taskClass.EndDate.Format(conv.DateFormat))
// 将信息初始化到 grid 结构中
g := &grid{
data: make(map[int]map[int][13]slotNode),
startWeek: startW,
startDay: startD,
endWeek: endW,
endDay: endD,
}
//标记屏蔽时段 (Blocked)
for _, blockIdx := range taskClass.ExcludedSlots {
sFrom, sTo := (blockIdx-1)*2+1, blockIdx*2
for w := startW; w <= endW; w++ {
for d := 1; d <= 7; d++ { //🚀 注意:这里的屏蔽是针对每天的,所以直接循环 1-7 天
for s := sFrom; s <= sTo; s++ {
g.setNode(w, d, s, slotNode{Status: Blocked})
}
}
}
}
// 映射日程 (尊重 Blocked 且只处理范围内的数据)
for _, s := range schedules {
if s.Week >= startW && s.Week <= endW {
if g.getNode(s.Week, s.DayOfWeek, s.Section).Status == Blocked {
continue
}
status := Occupied
// 只有当课程允许嵌入且当前事件支持嵌入时,才标记为 Filler
if *taskClass.AllowFillerCourse && s.Event.CanBeEmbedded {
status = Filler
}
g.setNode(s.Week, s.DayOfWeek, s.Section, slotNode{Status: status, EventID: uint(s.EventID)})
}
}
return g
}
// computeAllocation 是核心函数,负责根据当前的时间格子状态和排课策略,计算出每个任务块的具体安排时间
/*func computeAllocation(g *grid, items []model.TaskClassItem, strategy string) ([]model.TaskClassItem, error) {
if len(items) == 0 {
return items, nil
}
// 🚀 核心修正 1获取真正的开始坐标周、天、节
// 这里假设你已经通过 conv 把 StartDate 换成了 w1, d1, s1
startW := g.startWeek
startD := g.startDay // 建议从 conv 传入具体的 DayOfWeek
startS := 1
// 1. 获取可用资源总量
totalAvailable := g.countAvailableSlots(0, 0, 0)
// 假设每个任务块至少占用 2 个原子槽位
totalRequired := len(items) * 2
// 🚀 核心改进:容量预判
if totalAvailable < totalRequired {
// 如果连最基本的坑位都不够,直接报错,不进行任何编排
return nil, respond.TimeNotEnoughForAutoScheduling
}
// 🚀 核心修正 2步长改为“逻辑间隔”不再是物理跳跃
// gap 表示:每两个任务之间,我们要故意空出多少个“可用位”
gap := 0
if strategy == "steady" && totalAvailable > totalRequired {
gap = (totalAvailable - totalRequired) / (len(items) + 1)
}
currW, currD, currS := startW, startD, startS
lastPlacedIndex := -1
for i := range items {
w, d, s := g.FindNextAvailable(currW, currD, currS)
if w == -1 || w > g.endWeek {
break
}
node := g.getNode(w, d, s)
slotLen := 2
if node.Status == Filler {
slotLen = 1
currID := node.EventID
for checkS := s + 1; checkS <= 12; checkS++ {
if next := g.getNode(w, d, checkS); next.Status == Filler && next.EventID == currID {
slotLen++
} else {
break
}
}
}
endS := s + slotLen - 1
items[i].EmbeddedTime = &model.TargetTime{
SectionFrom: s, SectionTo: endS,
Week: w, DayOfWeek: d,
}
for sec := s; sec <= endS; sec++ {
g.setNode(w, d, sec, slotNode{Status: Occupied})
}
// 🚀 核心修正 3基于“可用位”推进指针而非物理索引
// 我们要在 grid 中向后数出 gap 个可用位置,作为下一个任务的起点
currW, currD, currS = g.skipAvailableSlots(w, d, endS, gap)
lastPlacedIndex = i // 记录最后一个成功安放的任务索引
}
// 🚀 核心改进:结果完整性校验
if lastPlacedIndex < len(items)-1 {
return nil, fmt.Errorf("排程中断:由于时间片碎片化,仅成功安排了 %d/%d 个任务块,请尝试扩充时间范围或删减屏蔽位", lastPlacedIndex+1, len(items))
return nil, respond.TimeNotEnoughForAutoScheduling
}
return items, nil
}*/
type slotCoord struct {
w, d, s int
}
// planningSlotCandidate 表示一次“可落位任务块”的候选结果。
//
// 职责边界:
// 1. 负责把“游标位置”映射成真正可落地的周/天/节次区间;
// 2. 不负责写入 grid占位仍由 computeAllocation 统一执行;
// 3. 通过 coordIndex 告诉上层“本次是从哪个逻辑切片位置开始命中的”,便于继续推进游标。
type planningSlotCandidate struct {
coordIndex int
week int
dayOfWeek int
sectionFrom int
sectionTo int
}
// getAllAvailable 获取窗口内所有可用的原子节次坐标(逻辑一维化)。
//
// 设计说明:
// 1. 这里返回的是“快照坐标”,后续任务落位后,快照中的部分坐标可能失效;
// 2. 因此 computeAllocation 在真正落位前会再次检查 grid 当前状态,避免覆盖占位。
func (g *grid) getAllAvailable() []slotCoord {
var coords []slotCoord
for w := g.startWeek; w <= g.endWeek; w++ {
dayMap, hasData := g.data[w]
for d := 1; d <= 7; d++ {
// 1. 头尾边界裁剪:只遍历任务类有效日期窗口。
if w == g.startWeek && d < g.startDay {
continue
}
if w == g.endWeek && d > g.endDay {
break
}
var dayData [13]slotNode
if hasData {
dayData = dayMap[d]
}
// 2. 仅记录可用格子Free/Filler
for s := 1; s <= 12; s++ {
if dayData[s].Status == Free || dayData[s].Status == Filler {
coords = append(coords, slotCoord{w: w, d: d, s: s})
}
}
}
}
return coords
}
// findNextCandidateFromCursor 从当前 cursor 起向后寻找“可真正落位”的候选块。
//
// 职责边界:
// 1. 负责“挑选起点”:从逻辑切片 coords 中向后扫描,直到命中可放置位置;
// 2. 不负责“真正占位”:这里只做判断,不修改 grid 状态;
// 3. 输入输出语义:
// - startCursor当前逻辑游标已包含 steady 策略的间隔效果);
// - found=false表示从该游标到窗口末尾都无法再放置任务块。
//
// 关键约束:
// 1. 普通空位Free必须满足“连续 2 节都可用”才允许落位;
// 2. 可嵌入课程Filler沿用“整块嵌入”语义命中课程任意节次都回溯到课程块起点并整块占用
// 3. 若某个坐标在前序迭代中已占用coords 为快照可能过期),直接跳过继续扫描。
func (g *grid) findNextCandidateFromCursor(coords []slotCoord, startCursor int) (candidate planningSlotCandidate, found bool) {
for idx := startCursor; idx < len(coords); idx++ {
loc := coords[idx]
node := g.getNode(loc.w, loc.d, loc.s)
// 1. 快照过期校验:
// 1.1 前序任务落位后,该坐标可能已变成 Occupied
// 1.2 若不二次校验,会出现覆盖已占位节次的风险。
if node.Status != Free && node.Status != Filler {
continue
}
// 2. Filler 处理:
// 2.1 先识别课程块边界;
// 2.2 再在课程块内部寻找“奇数起点的双节对齐位”1-2/3-4/...
// 2.3 找不到合法双节位则跳过该课程块,不允许退化成单节或偶数起点跨对齐块。
if node.Status == Filler {
blockFrom := loc.s
currID := node.EventID
// 2.1 向左回溯到同一 EventID 的起点。
for checkS := loc.s - 1; checkS >= 1; checkS-- {
prev := g.getNode(loc.w, loc.d, checkS)
if prev.Status == Filler && prev.EventID == currID {
blockFrom = checkS
continue
}
break
}
// 2.2 向右扩展到同一 EventID 的终点。
blockTo := blockFrom
for checkS := blockFrom + 1; checkS <= 12; checkS++ {
next := g.getNode(loc.w, loc.d, checkS)
if next.Status == Filler && next.EventID == currID {
blockTo = checkS
continue
}
break
}
// 2.3 在课程块中按“双节对齐位”查找合法起点(必须为奇数节)。
pairFrom := blockFrom
if pairFrom%2 == 0 {
pairFrom++
}
for ; pairFrom+1 <= blockTo; pairFrom += 2 {
// 虽然理论上 Filler 都可用,这里仍做显式校验,防止后续规则扩展导致误判。
if g.isAvailable(loc.w, loc.d, pairFrom) && g.isAvailable(loc.w, loc.d, pairFrom+1) {
return planningSlotCandidate{
coordIndex: idx,
week: loc.w,
dayOfWeek: loc.d,
sectionFrom: pairFrom,
sectionTo: pairFrom + 1,
}, true
}
}
continue
}
// 3. Free 处理:必须严格满足“奇数起点双节对齐位”。
// 3.1 起点必须是奇数节1/3/5/7/9/11
// 3.2 且后一节可用;不允许偶数起点(如 8-9跨对齐块。
if loc.s%2 == 0 {
continue
}
if loc.s >= 12 || !g.isAvailable(loc.w, loc.d, loc.s+1) {
continue
}
return planningSlotCandidate{
coordIndex: idx,
week: loc.w,
dayOfWeek: loc.d,
sectionFrom: loc.s,
sectionTo: loc.s + 1,
}, true
}
return planningSlotCandidate{}, false
}
// computeAllocation 根据当前时间格与策略,为每个任务块计算建议落位时间。
//
// 职责边界:
// 1. 负责“粗排落位”与“内存占位状态更新”;
// 2. 不负责持久化写库(由 service/dao 层负责);
// 3. 不负责最终展示结构转换(由 conv 层负责)。
//
// 失败语义:
// 1. 返回 TimeNotEnoughForAutoScheduling 表示“时间片总量或连续性不足”;
// 2. 返回 nil error 表示所有 items 都已成功回填 EmbeddedTime。
func computeAllocation(g *grid, items []model.TaskClassItem, strategy string) ([]model.TaskClassItem, error) {
if len(items) == 0 {
return items, nil
}
// 1. 预处理可用坐标快照,并做容量下限校验(每个任务默认至少 2 节)。
coords := g.getAllAvailable()
totalAvailable := len(coords)
totalRequired := len(items) * 2
if totalAvailable < totalRequired {
return nil, respond.TimeNotEnoughForAutoScheduling
}
// 2. 计算间隔策略:
// 2.1 rapidgap=0尽快塞满
// 2.2 steady按剩余可用位均匀留白。
gap := 0
if strategy == "steady" {
gap = (totalAvailable - totalRequired) / (len(items) + 1)
}
// 3. 线性分配主循环:
// 3.1 cursor 是逻辑切片游标(不是物理节次指针);
// 3.2 每次成功落位后,按“命中索引 + 占用长度 + gap”推进
// 3.3 若当前位置不满足约束(例如后继节被占),继续向后扫描,不降级为 1 节。
cursor := gap
lastPlacedIndex := -1
for i := range items {
if cursor >= totalAvailable {
break
}
// 4. 先找候选,不立即写入:
// 4.1 找不到候选时提前结束;
// 4.2 最终统一通过 lastPlacedIndex 判断是否完整排完。
candidate, found := g.findNextCandidateFromCursor(coords, cursor)
if !found {
break
}
// 5. 回填任务块建议时间。
items[i].EmbeddedTime = &model.TargetTime{
SectionFrom: candidate.sectionFrom,
SectionTo: candidate.sectionTo,
Week: candidate.week,
DayOfWeek: candidate.dayOfWeek,
}
// 6. 写入内存占位状态:
// 6.1 这是后续候选判断的真实依据;
// 6.2 失败兜底:纯内存操作无外部 IO不存在部分提交问题。
for sec := candidate.sectionFrom; sec <= candidate.sectionTo; sec++ {
g.setNode(candidate.week, candidate.dayOfWeek, sec, slotNode{Status: Occupied})
}
// 7. 推进游标并记录成功位置。
slotLen := candidate.sectionTo - candidate.sectionFrom + 1
cursor = candidate.coordIndex + slotLen + gap
lastPlacedIndex = i
}
// 8. 完整性校验:
// 8.1 只要有任一任务未落位,就返回统一的“时间不足”错误;
// 8.2 避免出现“部分任务有时间、部分任务为空”的半成品结果。
if lastPlacedIndex < len(items)-1 {
return nil, respond.TimeNotEnoughForAutoScheduling
}
return items, nil
}