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
Zopfli - naoyaのはてなダイアリー
Googleが今日（米国時間2/28）、オープンソースの新しい圧縮アルゴリズムZopfliをローンチした。今の標準圧縮技術であるzlibライブラリに比べて5〜8%圧縮率が高いといわれ、また解凍アルゴリズムは今のWebブラウザが現用しているもので間に合うため、Webサーバがこれを採用すれば、データの伝送速度が上がり、Webをやや速くすることができるだろう。 Google が出力が deflate 互換の圧縮アルゴリズムをオープンソースにしたというので、ちょっとタイムラインで話題になっていた。圧縮アルゴリズム周りにはまってた頃から結構時間が経ってしまって色々忘れてしまったけど、少しニュースを捕捉してみようと思う。 Zopfli は deflate 互換なので、deflate アルゴリズムを解釈できる実装なら伸張できる。当然ブラウザが持ってる deflate 実装で伸張できるので、エンドユーザー
プログラミングコンテストでのデータ構造 2 - iwiwiの日記
情報オリンピックの春合宿で「プログラミングコンテストでのデータ構造 2」というタイトルで講義をさせてもらいました．スライドは以下になります． プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜平衡二分探索木編〜 View more presentations from Takuya Akiba プログラミングコンテストでのデータ構造 2 〜動的木編〜 View more presentations from Takuya Akiba 平衡二分探索木の話と動的木の話をしました．アルゴリズム的な説明だけでなく，実際にコードにする際に楽に実装するためのポイントにも重きをおいています．実装に関する話は，アルゴリズム系の講義資料等にはあまり書かれることが無いため，珍しい資料になっているかと思います．（そもそもとして動的木の話は珍しいですが…） 「プログラミングコンテストでの」というタイトルになっています
博士の異常なアルゴリズム、または私は如何にして心配するのを止めて線形探索を愛するようになったか : 404 Blog Not Found
2012年02月10日13:00 カテゴリアルゴリズム百選アマグラマーのすすめ 博士の異常なアルゴリズム、または私は如何にして心配するのを止めて線形探索を愛するようになったか これはちょっとプログラマーといふ生物を買いかぶりすぎてると思います。 プログラマへの誤解 | pineapple blog プログラムを書かない人がプログラムを読んだときにする良くある間違いは，ああこんなプログラムなら自分にも書けそうだと思うことだ．プログラムは何百万とある可能性からたったひとつ（は言い過ぎにしてもわずかながら）の正しい方法を残したものであり，この捨てる能力こそがプログラマの実力だから． 少なくとも、プロ2グラマーの場合は。 その反証としてあげたいのが、線型探索(linear search)。漢字で書いたり英語で書いたりするとさぞ凝ったことをやってるように見えるけど、実は「見つかるまで頭から(あるいは
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
dag_vector: ランダムアクセス可能な圧縮配列 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、この夏はシルキードライで乗り切りたい岡野原です。 今日は最近公開したC++のオープンソースであるdag vectorについて紹介します。 github: dag_vector ライセンスは修正BSDライセンスです。 dag vector (direct accessible gamma code vector) は値を圧縮して格納したまま任意の場所の値を高速に参照可能な配列ライブラリです。しかもデータ末尾への追記が可能です。 dag vectorはstd::vectorのように利用できます。下にいくつか例を見ていきましょう。 dag_vectorの例 #include "dag_vector.hpp" // dag_vectorは0以上の正整数の配列を扱う配列。 dag_vector dv; // 値はいつでも追加可能。追加された値は圧縮して格納される // 正整数xは2lg(
Vertical Codeを調べたよ - EchizenBlog-Zwei
故あってCompressed Suffix Array(CSA)を実装していたのだがΨ Vectorのデータ構造にunary符号を採用したら圧縮前よりもサイズが大きくなるという惨事が発生。 これに対処するため急遽データ構造をVertical Codeに変更した。デルタ符号(δ符号)並の圧縮率で、しかも高速らしい。 例えば index: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 value: 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 3 0 1 2 3というデータを考える。 Vertical Codeはデータを固定サイズM毎にブロックとして扱う。ここではM=8とする。また値はビット列に置き換え縦に並べる。すると最初のブロックは index: 0 1 2 3 4 5 6 7 value: 0 1 0 1 0 1 0 1 bit : 0 1 0 1 0 1 0
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
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
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」
「1000のアルゴリズムを持つ男」vs.「やわらか頭脳」：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 典型的なアルゴリズムをたくさん知っている人間が最強か――？ いいえ、典型的なアルゴリズムを知らなくても、違ったアプローチで答えに迫る方法はいくらでも存在します。短い実行時間で正確な答えを導き出せるかを考える習慣をつけましょう。 アルゴリズマー養成講座と銘打ってスタートした本連載。もしかすると読者の方の興味は、はやりのアルゴリズムや汎用的なアルゴリズムを知ることにあるのかもしれません。しかし、今回は、いわゆる「典型的なアルゴリズム」を用いずに進めていきたいと思います。 なぜ典型的なアルゴリズムを用いないのか。それは、典型的なアルゴリズムばかりを先に覚え、それだけでTopCoderなどを戦っていこうとした場合、それに少しでもそぐわない問題が出た場合に、まったく太刀打ちできなくなってしまう
オーダーを極める思考法
プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。今回は、計算量のオーダーについて学びながら、TopCoderのMedium問題を考えてみましょう。 プログラムの実行時間 業務としてプログラミングをされている方には釈迦に説法かもしれませんが、プログラムの実行に掛かる時間を把握しておくのは、プログラミングを行う上で基本的な注意点です。そしてこれは、TopCoderなどのコンテストでプログラムを組む際にもよく当てはまります。通常、こうしたことは感覚的に理解している方がほとんどだと思いますが、具体的にどれくらいのループを回すと何秒掛かる、といった基準を持っている人は少ないのではないでしょうか？ 非常に基本的なことですが、プログラムの実行時間に関して再確認しておきたいと思います。 TopCoderの制限に関して TopCoderでは、実行時間およびメモリ使
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
検索エンジンのアルゴリズムとは? 過去6年の変遷にみる順位決定の仕組み | Web担当者Forum
アルゴリズム検索の結果を相手に仕事をしている検索マーケティング担当者の大多数は、自分たちが少なくとも検索エンジンの「最新アルゴリズムを把握している」と主張しているし、僕がこれまでに聞いた（あるいは、そういう意味で言えば、担当した）クライアント仕事では、9割方この話が少なくとも1回は話題に上っていた。 しかし、この点については、まだ多くの点で本当のことがわかっておらず、最近SEOに手を染めたばかりの人たちにとっては、おそらく最も気の重い側面だろうと思う。 というわけで、みんなの苦労を少しでも軽くするため、しょっちゅう変わり続ける検索エンジンの検索結果算定式に、どうすれば遅れを取らずにいられるかという問題に関して、みんなが持つ共通の疑問に答えておいたほうがいいんじゃないかと思ったんだ。 アルゴリズムとは何か？ グーグル、ヤフー、マイクロソフトは、それぞれどのようにして、検索アルゴリズムを検索結
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