大致写了一下，基本思路是

1. 先将全部task按order从大到小排序(此部分省略)

2. 按start end生成task对象， 使用figure对象的add_one，依次添加到figure中。

3. 插入一个对象时，判断已有对象中与其相重叠的对象，使其left为最大的重叠对象的left+1，同时更新最大width

4. 最后使用is_overlap方法检测tasks中的没有与任何事件相交的事件，并标记出来，这些事件left设为0，width设为100%，除了这些事件以外的事件，宽度设为1/max_width, left设为 1/max_width*(left-1） （这一部省略）

以下代码为2和3的步骤

function task(start, end) {
    var _this = this;
    this.start = start;
    this.end = end;
    this.left = 0;
    this.width = 0;
    this.is_overlap = function (t1, t2) {
        return !((t1 < _this.start && t2 < _this.start ) || (t1 > _this.end && t2 > _this.end));
    }
}

function figure() {
    var _this = this;
    this.tasks = [];
    this.max_width = 0;
    this.add_one = function (obj) {
        var overlap = [];
        var max_left = 0;
        for(var i = 0; i < _this.tasks.length; i++) {
            if (_this.tasks[i].is_overlap(obj.start, obj.end)){
                overlap.push(_this.tasks[i]);
            }
        }
        for(var i = 0; i < overlap.length; i++) {
            max_left = Math.max(overlap[i].left, max_left);
        }
        obj.left = max_left + 1;
        _this.max_width = Math.max(obj.left, _this.max_width);
        _this.tasks.push(obj);
    }
}

var fig = new figure();
var tasks = [];
tasks[0] = new task(3, 10);
tasks[1] = new task(8, 14);
tasks[2] = new task(5, 12);
tasks[3] = new task(2, 9);
tasks[4] = new task(18, 21);
// tasks[0] = new task(9, 15);
// tasks[1] = new task(0, 22);
// tasks[2] = new task(3, 7);
// tasks[3] = new task(9, 15);

for (var i = 0; i< tasks.length; i++){
    fig.add_one(tasks[i]);
}

for (var i = 0; i< fig.tasks.length; i++){
    console.log('index: '+ i +'  left: ' + fig.tasks[i].left);
}
console.log('width :'+fig.max_width);

二维分组

• 先纵向分组（VGroups）。凡之间有相交关系的事件分入同一组。各组之间是独立的（组间不相交）。分组算法是：将每个事件看做节点，若两个节点相交，则连一条边。这样得到一个图，分组即求此图的连通分量。可以用深度优先搜索或者广度优先搜索等算法求连通分量。

• 纵向组内再横向分组（HGroups）。凡之间没有相交关系的事件分入同一组（组内不相交）。这一步的作用是压缩可以并列显示的事件数，利用没有占用的空间。

这样在纵横两个维度分组后，再转换成图形就是直截了当了。

测试

附：Mahematica 代码

renderEvents[evts_List] := 
 Map[SortBy[-#duration &] /* renderVGroup]@
  ConnectedComponents@
   RelationGraph[{e1, e2} \[Function] 
     IntervalIntersection[e1["duration"], e2["duration"]] =!= 
      Interval[], evts]

renderVGroup[evts_List] := Module[{hgs, n},
  hgs = Last@
    NestWhile[{Rest@First@#, 
       addToGroups[Last@#, First@First@#]} &, {evts, {}}, 
     First[#] != {} &];
  n = Length[hgs];
  MapIndexed[renderHGroup[#1, (First[#2] - 1)/n, 1/n] &]@hgs]

addToGroups[gs_List, e_] := Module[{p},
  p = FirstPosition[gs,
    g_ /; 
     IntervalIntersection[IntervalUnion @@ (#duration & /@ g), 
       e["duration"]] === Interval[],
    Missing["NotFound"], {1}, Heads -> False];
  If[Head[p] === Missing,
   Append[gs, {e}],
   ReplacePart[gs, First[p] -> Append[gs[[First[p]]], e]]]]

renderHGroup[evts_List, x_, w_] :=
 Map[{#["color"], 
    Rectangle[{x, Min[#["duration"]]}, {x + w, Max[#["duration"]]}], 
    Black, Text[
     Style[#["title"], 
      Medium], {x + w/2, (Max[#["duration"]] + Min[#["duration"]])/
       2}]} &, evts]

testEvents[n_] := Module[{events},
  events = 
   Table[<|"title" -> ToString[i], 
     "duration" -> Interval[{#, # + #2}] &[RandomReal[{0, 21}], 
      RandomReal[{1, 3}]], "color" -> Hue[i/n, 0.4], 
     "order" -> i|>, {i, n}];
  Graphics[{EdgeForm[Thin], renderEvents[events]}, AspectRatio -> 1, 
   GridLines -> {None, Range[24]}, 
   GridLinesStyle -> {LightGray, Dashed}, Axes -> {None, True}]]

@saigyouyou
有可能是这样的