warterlogueのアルゴリズム分析深津 貴之 / THE GUILD / note @fladdict Waterlogueの挙動みる限り線画抽出 → 何かしらの色分解 → 分解した色毎にレイヤー化してシェーダーをかけていく・・・という処理っぽい多分。線抽出と色分解までをプレ処理して、そのあとはフィルター毎のポスト処理っぽい 2014-01-15 00:57:54
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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
Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
編集距離 (Levenshtein Distance) - naoyaのはてなダイアリー
昨日 最長共通部分列問題 (LCS) について触れました。ついでなので編集距離のアルゴリズムについても整理してみます。 編集距離 (レーベンシュタイン距離, Levenshtein Distance) は二つの文字列の類似度 (異なり具合) を定量化するための数値です。文字の挿入/削除/置換で一方を他方に変形するための最小手順回数を数えたものが編集距離です。 例えば 伊藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 1 伊藤直と伊藤直也 … 編集距離 1 佐藤直哉と伊藤直也 … 編集距離 2 佐藤B作と伊藤直也 … 編集距離 3 という具合です。 編集距離はスペルミスを修正するプログラムや、近似文字列照合 (検索対象の文書から入力文字にある程度近い部分文字列を探し出す全文検索) などで利用されます。 編集距離算出は動的計画法 (Dynamic Programming, DP) で計算することができることが
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
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
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
ベジエ曲線を整数の加減算だけで描画する方法 - Studio RAIN's diary
だいぶ前にちらっと書いたことがあるのだが、かれこれ 20 年ほど前に、ベジエ曲線を整数の加減算だけで描画する方法を考えたことがある。こういう会社員時代の仕事を紹介するためには、いろいろと制約があったりするのだが、このアルゴリズムは多分守秘義務には含まれていないし、技術自体がいい加減時代遅れの技術で、多分今はもっといい方法が開発されているはずなので、公開してもどこからも文句は来ないと思う。だから、機会があればいつか紹介したいと思っていた。 だだ、このアルゴリズムを説明するには、ややこしい数式を並べる必要があって、それが面倒で避けていたところもあった。しかし、今回 Maxima を使って計算したら、わりと簡単に再現できたので、せっかくだから記録にとどめておくことにする。 ベジエ曲線というのは、空間からいくつかの点を選択したときに、その点との関係で定義される。たとえば、２次のベジエ曲線だったら、
プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
前編 (平衡二分探索木編) はこちら http://www.slideshare.net/iwiwi/2-12188757
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
物理モデルのガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせたムービーがすごい
3Dと物理エンジンを使っていろいろな実験を行っているむにむにさんが、「ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた」というムービーをニコニコ動画とYouTubeにアップしています。そもそも遺伝的アルゴリズムというのが何かわからなくても、それを説明してくれるムービーも用意されているので、いったいどれだけすごいことを試行錯誤しているのかがわかるようになっています。 YouTubeでのアカウントは「3D Creature Physics(99munimuni)」という名前になっています。 ガンダムを遺伝的アルゴリズムで歩かせた。walked the Gundam By genetic algorithm - YouTube すでに物理エンジンでガンダムを歩行させることに成功したむにむにさんが挑戦したのが、遺伝的アルゴリズムで歩行を改善していくということ。 このザクっぽい単純モデルだとたくさんのモデルを
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。
Blob Physics « Cowboy Programming
This article was originally published in the “Inner Product� column in Game Developer Magazine, May 2006 USING VERLET PHYSICS TO SIMULATE BLOBS Download the blob code and executable: DOWNLOAD 91K Games such as Gish from Chronic Logic on the PC and LocoRoco from Sony on the PSP use a 2D physical simulation of a blob as the main character. The physics behind this blob provides the main basis for
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situs informasi perjudian online informasi perjudian online yang memberikan rifrensi atau wawasan dalam bermain The term 여성알바 구인구직 shiftwork applies to any timetable that falls beyond the long periods of 7:00 a.m. to 6:00 p.m. As per the U.S. Department of Work Measurements, around 16% of salaried and blue collar laborers are on a shift plan. While certain representatives like pulling all nighters
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機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei
ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。 前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。 参考: これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei さて
レインボーテーブル - Wikipedia
レインボーテーブル (rainbow table) は、ハッシュから平文を得るために使われるテクニックの一つである。特殊なテーブルを使用して表引きを行うことで、時間と空間のトレードオフを実現している。 以降では、このテクニックの元となっているアイディアについて説明する。 3 種類の還元関数を使った簡単なレインボーテーブルの例 レインボーテーブルは「あるハッシュ値に対して総当たり攻撃を行った際の計算結果を、別のハッシュ値を攻撃する際に使用する」というアイデアに端を発する。例えば、平文 Pi (i = 1, 2, ...) と、それらをハッシュ化した値 Ci をテーブルに格納しておき、このテーブルを逆引きすればハッシュ値から対応する平文が得られる。 ただし、この方法では、得られた平文とハッシュ値とのペアを全て記録しておく必要があり、実現には莫大な記憶領域を必要とする。 使用する記憶域の量を削減
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