遺伝的アルゴリズム�（Genetic Algorithm）を始めよう！2014年11月度 AITC クラウド・テクノロジー活用部会 勉強会資料 遺伝的アルゴリズム�（Genetic Algorithm）を始めよう！
Union Findアルゴリズムの様々な実装とパフォーマンス計測 - $shibayu36->blog;
CourseraにAlgorithms Part1という授業があり、これが非常に評判が良いので、会社で勉強会をしている。Week1にUnion Findというアルゴリズムが出てきて、その実装パターンがいくつかあった。それぞれ計算量が違うらしいのだけど、速度がどのように変化するか試したかったので、実装してパフォーマンス計測をしてみた。それぞれの実装の詳しい説明が知りたかったら、https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1 を見ると良い。 Union Findとは何か 二つのノードを繋いでいき(Union)、あるノードとあるノードがつながっているか(Find or Connected)を判定するアルゴリズム。 例えば、union(1,6)、union(5,6)、union(2,7)、union(3,8)、union(4,9)、union(8,9
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
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