OS2.training
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| OS2.training | |
| Dateiname | os2.training.user.js |
| Version | 0.20beta (WebExtensions) |
| Autor | Andreas Eckes, Strindheim BK Sven Loges (SLC), Choromonets Odessa |
| Beschreibung | Trainings-Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Einsatzarten |
| Webseiten | training.php Training |
| Funktionalität | Ergänzung der Spalten "Bankeinsatz", "Teilweise", "Durchgehend" |
| Letzte Änderung | 16.11.2017 |
// ==UserScript==
// @name OS2.training
// @namespace http://os.ongapo.com/
// @version 0.20+WE
// @copyright 2013+
// @author Sven Loges (SLC) / Andreas Eckes (Strindheim BK)
// @description OS 2.0 - Berechnet die Trainingswahrscheinlichkeiten abhaengig von der Art des Einsatzes
// @include /^https?://(www\.)?(os\.ongapo\.com|online-soccer\.eu|os-zeitungen\.com)/training\.php$/
// @grant none
// ==/UserScript==
// Konstante 0.99 ^ 99
const __099HOCH99 = 0.36972963764972677265718790562881;
const __FACTORS = [ 1.00, 1.10, 1.25, 1.35 ]; // Tribuene, Bank, teilweise, durchgehend
var trainingTable = document.getElementsByTagName("table")[2];
var titleProb1 = "Bankeinsatz";
var titleProb2 = "Teilweise";
var titleProb3 = "Durchgehend";
var titlePS = "Primary";
var titleValue = "EW";
var titleWS0 = "WS";
var titleMin0 = "min.";
var titleMin3 = "max.";
var colIdxSkill = 5;
var colIdxChance = 7;
var colIdxAlter = 2;
var colIdxTSkill = 4;
var colIdxPSkill = 6;
var sum = 0.0;
procTraining();
addWarning();
// Fuegt einen Hinweis zur maximalen Trainingswahrscheinlichkeit in den Textbereich ueber der Tabelle hinzu
function addWarning() {
var warning1 = "Die in den Spalten \"" + titleProb1 + "\", \"" + titleProb2 + "\" und \"" + titleProb3 +
"\" angegebenen Wahrscheinlichkeiten dienen nur zur Orientierung!";
var warning2 = "Die maximale Wahrscheinlichkeit einer Aufwertung ist immer 99.00 %! Zu erwartende Aufwertungen = " + sum.toFixed(2).toString();
var table = document.getElementsByTagName("table")[1];
var newCell1 = table.insertRow(-1).insertCell(-1);
newCell1.setAttribute("colspan", 4, false);
newCell1.textContent = warning1;
//newCell1.style.color = "#FFFF00";
var newCell2 = table.insertRow(-1).insertCell(-1);
newCell2.setAttribute("colspan", 3, false);
newCell2.textContent = warning2;
}
// Verarbeitet die Trainings-Seite
function procTraining() {
var colWidth = 80;
var colWidth2 = 40;
// Ueberschriften hinzufuegen
var titleRow = trainingTable.rows[0];
var orgLength = titleRow.cells.length;
appendCell(titleRow, titleProb1);
appendCell(titleRow, titleProb2);
appendCell(titleRow, titleProb3);
var col2 = titleRow.cells.length;
appendCell(titleRow, titlePS);
appendCell(titleRow, titleValue);
appendCell(titleRow, titleWS0);
appendCell(titleRow, titleMin0);
appendCell(titleRow, titleMin3);
// Breite der neuen Spalten festlegen
for (var i = orgLength + 1; i < titleRow.cells.length; i++) {
titleRow.cells[i].setAttribute("width", (i < col2) ? colWidth : colWidth2, false);
}
// Wahrscheinlichkeiten eintragen
var currentRow;
var color;
var pos;
var skill;
var practice;
var practicePS;
var value;
var valueStr;
var probStr;
sum = 0.0;
for (i = 1; i < trainingTable.rows.length; i++) {
currentRow = trainingTable.rows[i];
pos = getPos(currentRow);
skill = getSkill(currentRow);
color = getColor(pos);
probString = getProbString(currentRow);
practice = (getProbability(probString, 0) !== "");
practicePS = practice && isPrimarySkill(pos, skill);
if (practice) {
value = parseFloat(probString) * (practicePS ? 5 : 1) / 100.0;
sum += value;
} else {
value = 0.0;
}
valueStr = value.toFixed(2).toString();
probStr0 = calcProbPercent(getAlter(currentRow), getPSkill(currentRow), getTSkill(currentRow));
minStr0 = calcMinPSkill(getAlter(currentRow), getTSkill(currentRow));
minStr3 = calcMinPSkill(getAlter(currentRow), getTSkill(currentRow), 3);
for (var j = 1; j <= 3; j++) {
appendCell(currentRow, getProbability(probString, j), color);
}
appendCell(currentRow, practicePS ? skill : "", color);
appendCell(currentRow, valueStr, color);
appendCell(currentRow, probStr0.toFixed(2), color);
appendCell(currentRow, value ? minStr0.toFixed(0) : "", color);
appendCell(currentRow, value ? minStr3.toFixed(0) : "", color);
/* if (practicePS) {
for (var j = 0; j < currentRow.length; j++) {
currentRow.cells[j].style.color = "#FFFFFF";
currentRow.cells[j].style.fontWeight = "bold";
}
}*/
}
}
// Fuegt eine Zelle ans Ende der uebergebenen Zeile hinzu und fuellt sie
// row: Zeile, die verlaengert wird
// content: Textinhalt der neuen Zelle
// color: Schriftfarbe der neuen Zelle (z.B. "#FFFFFF" fuer weiss)
// Bei Aufruf ohne Farbe wird die Standardfarbe benutzt
function appendCell(row, content, color) {
row.insertCell(-1);
var colIdx = row.cells.length - 1;
row.cells[colIdx].textContent = content;
row.cells[colIdx].style.color = color;
}
// Gibt die Trainingswahrscheinlichkeit zurueck
// Format der Rueckgabe: "aaa.bb %", "aa.bb %" bzw. "a.bb %" (keine Deckelung bei 99.00 %)
// probString: Basis-Wahrscheinlichkeit (= Tribuene) als Prozent-String
// mode: Art des Einsatzes: 0 - Tribuene, 1 - Bank, 2 - Teilweiser Einsatz, 3 - Volleinsatz
function getProbability(probString, mode) {
if ((probString == "0.00 %") || (probString == "Trainerskill zu niedrig!")) {
return "";
}
var returnValue = parseFloat(probString) * __FACTORS[mode];
return returnValue.toFixed(2).toString() + " %";
}
// Gibt die zur Position gehoerige Farbe zurueck
function getColor(pos) {
switch (pos) {
case "TOR": return "#FFFF00";
case "ABW": return "#00FF00";
case "DMI": return "#3366FF";
case "MIT": return "#66FFFF";
case "OMI": return "#FF66FF";
case "STU": return "#FF0000";
case "LEI": return "#FFFFFF";
default: return "";
}
}
// Gibt die zur Position gehoerigen Primaerskills zurueck
function getPrimarySkills(pos) {
switch (pos) {
case "TOR": return "FAN,STB,SPL,REF";
case "ABW": return "KOB,ZWK,DEC,ZUV";
case "DMI": return "BAK,DEC,PAS,UEB";
case "MIT": return "BAK,ZWK,PAS,UEB";
case "OMI": return "BAK,GES,PAS,UEB";
case "STU": return "SCH,KOB,ZWK,GES";
case "LEI": return "";
default: return "";
}
}
// Gibt zurueck, ob der Skill ein zur Position gehoeriger Primaerskill ist
function isPrimarySkill(pos, skill) {
var primarySkills = getPrimarySkills(pos);
return (primarySkills.indexOf(skill) > -1);
}
// Gibt die Position dieser Zeile zurueck
function getPos(row) {
pos = row.cells[colIdxChance].className;
return pos;
}
// Gibt den Skill dieser Zeile zurueck
function getSkill(row) {
HTML = row.cells[colIdxSkill].innerHTML;
//skill = HTML.substr(HTML.indexOf("\"selected\"") + 11, 3);
skill = HTML.substr(HTML.indexOf("selected=\"\"") + 12, 3);
return skill;
}
// Gibt die Wahrscheinlichkeit fuer eine Aufwertung zurueck
function getProbString(row) {
probString = row.cells[colIdxChance].textContent;
return probString;
}
// Gibt das Alter des Spielers dieser Zeile zurueck
function getAlter(row) {
alterStr = row.cells[colIdxAlter].textContent;
return parseInt(alterStr, 10);
}
// Gibt den Skillwert des trainierten Skills des Spielers dieser Zeile zurueck
function getPSkill(row) {
pSkillStr = row.cells[colIdxPSkill].textContent;
return ((pSkillStr.length === 0) ? undefined : parseInt(pSkillStr, 10));
}
// Gibt den Trainer-Skill dieser Zeile zurueck
function getTSkill(row) {
HTML = row.cells[colIdxTSkill].innerHTML;
//tSkillStr = HTML.substr(HTML.indexOf("\"selected\"") + 15);
tSkillStr = HTML.substr(HTML.indexOf("selected=\"\"") + 16);
tSkill = ((tSkillStr.substr(0, 1) === '/') ? undefined : parseFloat(tSkillStr.substr(0, tSkillStr.indexOf('<'))));
return tSkill;
}
// Gibt die Wahrscheinlichkeit fuer ein Training zurueck
// alter: Alter des Spielers
// pSkill: Derzeitiger Wert des zu trainierenden Spieler-Skills
// tSkill: Trainer-Skill (60, 62.5, ..., 97.5, 99.5)
// mode: Einsatztyp (0: Tribuene/Basis, 1: Bank, 2: teilweise, 3: durchgehend)
// limit: Obere Grenze (99), Default ist unbegrenzt (undefined)
// return Trainingswahrscheinlichkeit
function calcProbPercent(alter, pSkill = 100, tSkill = 99.5, mode = 0, limit = undefined) {
const __SKILLDIFF = tSkill - pSkill;
const __SKILLPLUS = Math.max(0, __SKILLDIFF + 0.5);
const __SKILLFACT = __SKILLPLUS / (101 - __SKILLPLUS);
const __ALTERFACT = Math.pow((100 - alter) / 37, 7);
const __PROB = __099HOCH99 * __SKILLFACT * __ALTERFACT * __FACTORS[mode];
return ((limit === undefined) ? __PROB : Math.min(limit, __PROB));
}
// Gibt die Wahrscheinlichkeit fuer ein Training zurueck
// alter: Alter des Spielers
// tSkill: Trainer-Skill (60, 62.5, ..., 97.5, 99.5)
// mode: Einsatztyp (0: Tribuene/Basis, 1: Bank, 2: teilweise, 3: durchgehend)
// prob: Gewuenschte Wahrscheinlichkeit (Default ist 99)
// return Spieler-Skill eines zu trainierenden Spielers, der optimal trainiert wird
function calcMinPSkill(alter, tSkill = 99.5, mode = 0, prob = 99) {
const __ALTERFACT = Math.pow((100 - alter) / 37, 7);
const __SKILLFACT = prob / (__099HOCH99 * __ALTERFACT * __FACTORS[mode]);
const __SKILLPLUS = 101 * __SKILLFACT / (__SKILLFACT + 1);
const __SKILLDIFF = Math.max(0, __SKILLPLUS) - 0.5;
const __PSKILL = tSkill - __SKILLDIFF;
return Math.max(0, __PSKILL);
}