エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI初心者向けとは言いがたいが、なかなかおもしろかったのでご紹介。 Elevagtor Sagaではエレベーターのシミュレーションを通じてプログラミングを学べるサイトだ。 レベルごとに課題が与えられて、独自のアルゴリズムを組むことでクリアーしていく。 APIなどはサイトで公開されているのでそれを組み合わせればいいだろう。 自分なりのコードを組んで「Start」ボタンを押すとグラフィカルに結果がわかってなかなか楽しい。ちょっと難しいかもしれないが興味がある人は是非どうぞ。
信じられる？ この動画がたったの64KBなんて
にわかに信じがたい。 こちらの動画は、せっせとレンダリングして作った20GBのリッチムービーではありません。1つの小さなアルゴリズムで生成された、わずか64KBの映像です。 ドイツのザールブリュッケンでイースターの時期に開催されるRevisionはプログラマーやアーティストが集って作品を発表しあうデモパーティーです。今回紹介したのは、Mercuryというグループが作った64KBのイントロムービー｢Timeless｣。このファイルサイズを実現するため、グラフィックも音楽も全てリアルタイムで生成されるようなアルゴリズム技術を採用しているそうです。 デモシーンは、グラフィックスや音楽を散りばめたプログラミングのスキルを表現する文化です。1980年代に流行ったビデオゲームのクラッキングが源流と言われており、現在は上の動画のような芸術的な作品が多く作られています。まるでプログラミング界における即興ジ
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
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
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CPUに適度に間違わせることで節電する技術
