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 | 19.11.2017 |
Quellcode INSTALLATION[Bearbeiten]
// ==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); }