Сначала представь каждый ход как небольшую функцию, возвращающую новое состояние: позиция инициативы, уровень скрытности, бонус к атаке и все отложенные действия. Потом создай конечный автомат, который отслеживает порядок ходов партии, записывая, кто сейчас действует и какие ресурсы у него остались. Используй поиск в ширину или A*, чтобы перебрать все возможные последовательности, отбрасывая состояния, которые уступают по всем параметрам. Кэшируй результаты с использованием мемоизации, чтобы избежать повторных вычислений идентичных подсостояний. Ну и в конце обязательно профилируй симуляцию: если она тормозит, переходи от списков к плотным массивам или используй битовые маски для флагов, чтобы сэкономить миллисекунды на каждом шаге.

You treat a crit as another branch in the graph. For each attack step, split the state into two: normal hit and critical hit, weighted by the crit chance. Propagate each branch forward, then when you evaluate a node combine the outcomes by expectation—sum (value * probability). That keeps the graph manageable while accounting for randomness. If the crit chance is low, you can even prune very unlikely branches after a few turns.