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マリオのジャンプ実装法とVerlet積分(実践編) - Gemmaの日記
前回の続き 実際にやってみました。(Canvas要素を使っているのでFirefoxでどうぞ) http://eva-lu-ator.net/~gemma/geocities/jsmario/jsmario.html マリオのようにジャンプで放物線運動をするゲームを作るとき、 たいていは、座標と速度を使って物理計算すると思います。これはEuler法といいます。 Verlet法では、座標と、前回の座標を使って計算します。つまり、速度を記憶しません。 Verlet法では、座標だけ扱えばすむので、壁にめりこんじゃいけないといった条件を簡単に書くことができます。 単に座標を、壁の直前にするだけでいいです。 ネタ元はCowboy Programming >> Blob Physicsです。 今回のコードの肝は以下の部分です。衝突判定がすっきり書けました。 //Verlet法 var y_temp =
マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 - Gemmaの日記
(追記)JavaScriptで実装してみました 昔、何かの雑誌*1でマリオのジャンプの実装法を見た覚えがあって、あの放物線運動は、 マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて、 マリオの前回の座標を保存しておいて座標を計算しているんだそうです。 y_temp = Mario.y; Mario.y += (Mario.y - Mario.y_prev) + F; Mario.y_prev = y_temp;Fはその瞬間の力で、ジャンプの瞬間はF=10にして、空中ではF=-1にします。 するとこんな放物線になります。 [0,10,19, 27, 34, 40, 45, 49, 52, 54, 55, 55, 54, 52, 49, 45, 40, 34, 27, 19, 10, 0] 加減算しか使わないので、非常に高速にできたと。 これがVerlet積分に似ているなと思った
プログラムの理論とはなにか - きしだのHatena
プログラムには、手続きを記述するという側面と、式を記述するという2つの側面があります。 そして、それぞれの基礎理論としては、チューリングマシンとラムダ計算があるので、プログラムの理論としては、この2系統を勉強する必要があると思います。 ラムダ計算というのは、式によってどのような計算ができるかという理論です。式による条件分岐はそれほど難しくなく、Yコンビネータなどの不動点定理で、式によって繰り返し処理が行えるということが証明されたので、どのような計算でもできるということになっています。 チューリングマシンの理論とは、どのような手続きがどのような性質をもつかという理論です。プログラムの性質というのは、ある出力を行うプログラムが、入力に対してどのように時間がかかるか、どのようにメモリを使うかというものです。そしてこれがアルゴリズムの理論になります。 ところで、ぼくはブログで「アルゴリズムを勉強す
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
10兆までの素数のリストを作ってみませんか？
もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 記者がこんなことをいうのは、自分で10兆までの素数のリストを作ってみて、とても面白かったからだ。図1のプログラムを書いて出力が成功するまで約2週間、夢いっぱいの楽しいひとときを過ごせた。予期せぬ問題も発生したけれど、最後にはコンピュータがまだまだ発展する可能性を持つと感じられた。素数のリストを作る演習は、プログラミングと情報システムにおける有益な演習の一つである。 アルゴリズムの有効性が納得できる この演習の面白い点は、まずアルゴリズムの有効性を納得できる点だ。素数（prime）は
病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る
数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ
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