モバイルゲームの歴史を年代別にご紹介します。モバイルゲームの成長と今後について詳しく解説していきます。
モバイルゲーム 物凄い勢いで勃興したモバイルゲーム業界は、いろいろな課題や問題に直面しながらも巨大化し、今日の時点でのスマートフォン向けゲームの市場へと継承されていきます。 モバイルゲームの歴史 2001 Javaアプリと3Dゲームの登場 Javaが利用できるようになったことにより、ダウンロード型のゲームが供給できるようになりました。 2002 携帯電話端末の大容量化・3D化競争 Java搭載携帯電話端末が登場してからごく僅か1年の間に、アプリのサイズに関しては10倍に広大化し、表現方法も2Dから3Dにシフトし始めました。J-PHONEは『ゼビウス』や『スペースハリアー』などといった昔のアーケードゲームを、ドコモはSIMCITYなどパソコンで世界的規模のヒットを飛ばしたゲームを主力商品としていました。 2003 モバイルゲームの一般化 メモリの制限が厳しいJava仮想マシン上ではなく、OS
手続き脳によるHaskell -- Sorting Algorithms
このページは手続き脳から脱却でいない筆者が、Haskell による各種 ソートティングアルゴリズムを実装してみた結果を紹介するページです。ソート はアルゴリズムの基本ですから、これで Haskell を攻略しようというわけ です。 ところで、Haskell に関するWebページを巡回していると、高階関数やモナド などを複雑に使ったアクロバチックでアブノーマルなコードに出会うことが しばしばあります。書いている超頭の良い人達は自らの変態さ加減が披露出来て 快感なのかもしれませんが、頭の悪い私にはそんなコードは理解できません... orz。 そこで私のページでは次のスローガンでプログラミングを行います 普通にやれ、普通に！ そんなわけで「モナドを理解したい」とか常人には不可能な無理難題を期待 している人は他のページを当たってください。筆者自身が分かってないので解説 できません。ごめんなさい。
ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix" - EchizenBlog-Zwei
久しぶりに論文を読んだ。 http://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/publ.html The Wavelet Matrix Claude & Navarro; SPIRE2012 "The Wavelet Matrix"はSPIRE2012のNavarro無双のうちの一本。タイトルからするとウェーブレット木の拡張のように思える。 機能としてはウェーブレット木と同一でデータ列に対するaccess,rank,selectを提供する。しかし実装は既存手法と比べて効率的でしかも簡単になっている。 これまでにウェーブレット木の実装としてはノードをポインタでつないだ普通の木として実装する方法(Standard Wavelet Tree. 論文のAlgorithm 1)と、木の階層ごとにノードをつなげた配列で表現する方法(Levelwise Wavelet Tree. 論文
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
「解けない問題」を知ろう
「解けない問題」を知ろう 保坂 和宏 (東京大学 B2) 第 11 回 JOI 春合宿 2012/03/19 概要 • 計算量に関して • P と NP • NP 完全 • 決定不能 • いろいろな問題 • コンテストにおいて Turing 機械 • コンピュータの計算のモデル ▫ 「計算」を数学的に厳密に扱うためのもの • メモリのテープ (0/1 の列)，ポインタ，機械の 内部状態を持ち，規則に従って状態遷移をする • 本講義では C 言語等で，入力を受け取って何か 計算して出力を返すもの，とイメージしてよい ▫ 入力は適切な形式で 0/1 の列になっているとする 計算量 • 計算に必要な資源 • 入力のサイズ (0/1 のビット列の長さ) の関数と して表される • 時間計算量 ▫ 動作するステップ数 • 空間計算量 ▫ 使用するメモリの量 計算量 • 単位などは実はあまり気にしない
頂点被覆 - Wikipedia
グラフ理論において、グラフGの頂点からなるある集合VがGの頂点被覆（ちょうてんひふく、英: vertex cover）であるとは、Gのどの辺をとってもその端点のどちらかがVに含まれるという意味である。最小頂点被覆を求める問題は計算機科学における古典的な最適化問題であり、近似アルゴリズムのある典型的なNP困難な問題でもある。その決定問題版である頂点被覆問題は計算複雑性理論における古典的なNP完全問題である。さらに頂点被覆問題には固定パラメータ容易性 (fixed-parameter tractability) があり、パラメータ化計算量理論の中心問題の1つである。 最小頂点被覆問題は、整数計画問題に定式化でき、その双対問題は最大マッチング問題である。 グラフ G の頂点被覆とは頂点の集合 C であり、G の各辺は C 内の少なくとも1つの頂点と接合する。このとき集合 C は G の辺を「被覆
最大独立集合問題 - Wikipedia
最大独立集合問題（さいだいどくりつしゅうごうもんだい）は、グラフ理論において、与えられたグラフ G(V,E) に対して、頂点集合 V'⊆V のうち V' 内の頂点間に枝が存在しないようなもの（独立集合）で大きさが最大のものを求める問題。最大安定集合問題とも言う。この問題は、NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大クリーク問題と等価である。また、独立集合に含まれない頂点は頂点被覆をなし、逆も成り立つので、最小頂点被覆問題とも等価である。 近似アルゴリズムについても、基本的に最大クリーク問題と同じである。グラフの頂点数を n とするとき、近似度 O(n / (log n)2) が達成されている。また、P=NP が成り立たないとき、任意の ε>0 について、近似度 n(1/2-ε) の近似アルゴリズムが存在しないことが示されている。NP=ZPPが成り立たない場合、近似
最大クリーク問題 - Wikipedia
このグラフは最大クリーク {1, 2, 5} を持つ 最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題[1]。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を n とするとき、近似度 O(n / (log n)2) が達成されているのみである。また、P = NP が成り立たないとき、任意の ε > 0 について、近似度 n1/2 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことが示されている。NP = ZPP が成り立たない場合、近似度 n1 − ε の近似アルゴリズムが存在しないことも示されている。
最小クリーク被覆問題 - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。 脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2016年9月） 計算量理論において、最小のクリーク被覆（クリークひふく、英: clique cover）を求めることは、グラフ理論的NP完全問題である。クリーク被覆問題はリチャード・カープによるオリジナルの21問題の1つで、そのNP完全性は1972年の論文 "Reducibility Among Combinatorial Problems"（「組合せ論的問題間の還元可能性」）に示されている。 クリーク被覆問題（クリーク分割問題と呼ぶこともある）とは、与えられたグラフの頂点集合を k-個のクリークへ分割できるかを決定する問題である。頂点集合の k-個の集合への分割が与えられたとき、その各集合がクリークを成すかは多項式時間で判定す
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クリーク (グラフ理論) - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Clique (graph theory)|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針に
指数時間アルゴリズム入門
2. 自己紹介 TopCoder: ◎wata TCO2010Marathon優勝など Twitter: @wata_orz 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 理論計算機科学 (アルゴリズムの理論的な解析とか) プログラミングコンテスト チャレンジブック 2 3. 本日の内容 NP困難問題を解くためのアルゴリズムを扱います 𝑂𝑃𝑇 𝐼 ≤ 𝐴 𝐼 ≤ 𝑐𝑂𝑃𝑇(𝐼) 近似アルゴリズム ヒューリスティック 𝑓 𝑘 𝑝 𝑛 FPT アルゴリズム max 𝑐𝑥|𝐴𝑥 ≤ 𝑏, 𝑥: 整数} { 𝑂∗ 𝑐 𝑛 整数計画 厳密指数時間アルゴリズム 3 4. 効率的な指数時間アルゴリズム 何の指数？ 頂点数? 辺の数? それとも… • 2 𝐸 のアルゴリズムはまず役に立たないが，2 𝑉 のアル ゴリズムならコンテストでもよ
補グラフ - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Complement graph|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説
Stackを使ってQueueを作る - くまメモ
有名な話かと思ったら意外と知られていなかったのでメモ。 FILOを使ってFIFOを作るとも言います。StackでQueue作れてもQueueでStackを作る方法が思いつかないので誰か教えて下さい。もしくはこういう学問があったら紹介して頂けると嬉しいです。 簡単な説明としては、2つのStackを用意して、enqueueするときには1つ目にpush()し、dequeueするときには2つ目からpop()するだけ。 ただし2つ目のStackが空の場合は1つ目のスタックが空になるまで2つ目のスタックに移し替える。 template<typename T> class MyQueue { std::stack<T> in, out; MyQueue(){} void enqueue(const T& v) { in.push(v); } T dequeue() { if (out.empty())
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
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Graph Complement -- from Wolfram MathWorld
Independent Vertex Set -- from Wolfram MathWorld
ゲーム計算メカニズム (コンピュータ数学シリーズ 7) | 岸本章宏, 柴原一友, 鈴木 豪, 小谷善行 |本 | 通販 | Amazon
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std::minmax_element - cppreference.com
【またかよ】「Haskellでクイックソート」問題【何度目だ】
