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Rosetta Code is a programming chrestomathy site. The idea is to present solutions to the same task in as many different languages as possible, to demonstrate how languages are similar and different, and to aid a person with a grounding in one approach to a problem in learning another. Rosetta Code currently has 1,296 tasks, 382 draft tasks, and is aware of 950 languages, though we do not (and cann
ホーム<ゲームつくろー!<衝突判定編 2D衝突編 その8 4分木空間分割を最適化する!(理屈編) ゲーム空間に置いたオブジェクトを総当りで衝突判定する事ははっきりと非効率だと言えます。ちょっと計算してみましょう。60FPSのゲームの1フリップ約16.6ミリ秒の内衝突判定に10%の時間余裕(1.66ミリ秒)を与えられたとします。もし1000回の衝突判定に1ミリ秒かかるなら(1000回/msec)、判定回数は1660回以下に抑えないと間に合いません。総当りだとこれは58オブジェクトくらいで限界です。判定時間が200回/msecならオブジェクトはたった18個で限界。これはどう考えても節約が無いとゲームになりません。 オブジェクトの全ての位置が決まった時、自分とぶつかる可能性があるのは自分の周りのオブジェクトだけです。遠い所にある物は判定する必要すらありません。そこで「空間をある程度制限してその中
画面上で 始点(x1, y1) から 終点(x2, y2) まで直線を描く手順を考えます。 あ、もちろん直線コマンド使わずに、直線上の点を一点づつ打っていく手順です。(^^) あと、話を簡単にするために画面の左上から右下に直線を描くとします。また直線の傾きは45°以下とします。(すみませんね。条件多くて。) ブレゼンハムアルゴリズムでの手順は以下のような感じになります。 (手順1) 始点(x1, y1) に点を打つ。 (手順2) x1+1に移動する (手順3) 直線とy1 との誤差 σ1 を計算する (手順4) σ1 が 0.5 より小さいので、(x1+1, y1) に点を打つ。 --- (手順5) x1+2 に移動する。 (手順6) 直線とy1 との誤差 σ2 を計算する (手順7) σ2 が 0.5 以上なので、(x1+2, y1+1) に点を打つ。 --- (手順8) x
前にtwitterアイコンやpixivの画像をプヨプヨすることのできるpuyopixというコンテンツを作りました。 Puyopix -プヨプヨにするよ- このページの右上にあるブログパーツもこれです。 解説をやると言っておいて、ずっと書いていなかったので書きます。 あんまりコードだらけにしても面白くないし、方法の概念的なものを図を交えながら説明していきます。 画像をプヨプヨする方法の概要と、それをUIに応用する方法です。 プヨプヨの実装 骨組みを作る 格子状バネという、わりと普通の実装をしています。 格子状に並んだ各点をばねのように接続します。 バネはお互いの点の距離が一定になるように、2つの点に逆方向の力をかけます。 フックの法則というのがあって、「F = -kx」とかいう式もありますが、プログラムとしての感覚は「本来あるべき距離の方向へ、ズレた分の○%だけ加速度をつける」って感じになり
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました! 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター:最強最速アルゴリズマー養成講座(1/4 ページ) プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
奥村晴彦, 首藤一幸, 杉浦方紀, 土村展之, 津留和生, 細田隆之, 松井吉光, 光成滋生 『Javaによるアルゴリズム事典』 (技術評論社,2003年,ISBN4-7741-1729-3,2580円+税) のサポートページです。 技術評論社の Javaによるアルゴリズム事典 のページ ソースコードのダウンロード 00README.txt java-algo.zip (約320K,Shift JIS / CRLF) java-algo.tar.bz2 (約130K,EUC-JP / LF) 更新記録 [2003-05-09] 公開 [2003-05-12] BDCbrt.java, BDSqrt.java, BDtoE_Form.java, BinarySplitE.java, BinarySplitPi1.java, BinarySplitPi2.java のコメントを修正しました [
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