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
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 -
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
Why Google is Hurrying the Web to Kill SHA-1
Hilbert map of hashing algorithms, by Ian Boyd Most of the secure web is using an insecure algorithm, and Google's just declared it to be a slow-motion emergency. Something like 90% of websites that use SSL encryption — — use an algorithm called SHA-1 to protect themselves from being impersonated. This guarantees that when you go to , you're visiting the real Facebook and not giving your password
Google for Work 公式ブログ: Cloud Datastore でランキング処理を 1 時間から 5 秒に短縮
2014年9月8日月曜日 Cloud Datastore でランキング処理を 1 時間から 5 秒に短縮 Google for Work、 Cloud Platform GBU ソリューションアーキテクト 佐藤一憲 本記事は Google Cloud Platform サイト向けのソリューション ペーパーとして筆者が執筆し先日公開された「Fast and Reliable Ranking in Datastore」を要約したものです。ジョブ アグリゲーションやタスク キューのシャーディングなどの設計パターンを適用して、Google App Engine におけるランキング処理時間を大幅に短縮する方法を紹介しています。 ランキング処理の難しさ 株式会社アプリボットでリード エンジニアを務める鈴木智明氏は、多くの大規模なゲームサービスで直面する問題であるランキング処理に取り組んでいました
パフォーマンスの測定 | Programming Place Plus アルゴリズムとデータ構造編【導入】 第２章
トップページ – アルゴリズムとデータ構造編 この章の概要 🔗 この章の概要です。 処理時間の測定 測定用マクロ 参考リンク 更新履歴 処理時間の測定 🔗 前章では、計算量を用いて、アルゴリズムの性能（パフォーマンス📘）を評価する考え方を示しました。しかし、計算量が優れていても、実際のプログラム📘が十分に高速に動作しなければ意味がありません。 先に断っておくと、すべてのプログラムが必ずしも高速に動作しなければならないわけではありません。そのプログラムの目的を必要十分に達成できているのであれば、それ以上高速にする必要性はまったくないといえます。また、プログラムを高速化する方法は、この章が扱う範囲ではありません。 ところで、プログラムを改良して、高速化を図ったとします。しかし、本当に高速化されたかどうか判断するには、実測に頼るしかありません。「××× という高速化策を講じたので、高速に
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
竹内関数で音楽生成 - aike’s blog
Lisperの人ならみんな知ってる竹内関数（たらいまわし関数）という関数があります。 定義としてはこんな感じ。 そのシンプルな定義からは想像もつかないほど複雑で膨大な再帰呼び出しがおこなわれるとても興味深い関数です。たとえば引数にTarai(10,5,0)を与えると343,073回も再帰呼び出しされたりします。 この関数呼び出しの引数がどのように変化するか知りたくてプログラムを書いて調べてみたところ、Tarai(10,5,0)の場合は3つの引数がそれぞれ0〜10（xは-1〜10）の間で少しずつ変化するなかで、2つの値を固定してひとつの値が下降していくような挙動があったりして、なんだか音楽の3和音のコード進行を思わせるような動き方です。 そういうことなら、ということで実際に音にして聴いてみました。Tarai関数が呼ばれるたびに引数のx、y、zを、0=ミ、1=ファ、2=ソ、……、のように音に割
Category:Sorting Algorithms - Rosetta Code
Though most modern languages have sorting functionality built in, programmers sometimes find it necessary to write their own sorts. Usually this is just an instructional activity. Below are some sorting algorithms that have been implemented on Rosetta Code. Pages in category "Sorting Algorithms" The following 47 pages are in this category, out of 47 total.
ランダムだと！？！？(ガタッ - 西尾泰和のはてなダイアリー
確かに、このテンプレには僕も飽きている： onk:「リンゴが10個あります。ランダムに3人で取り分けなさい」ってどうコードに落とすと綺麗かな。。 yoshiori: @onk ランダムだと！？！？ onk: @yoshiori 擬似ランダムでいいです yoshiori: @onk ふう、焦らせやがって……(俺の中でここまでテンプレ) yoshiori: もう、「ランダム」という言葉に反応してしまうのはネタでも良くない気がしてきた そこで新しいマサカリを考えてみた。「お前はなにを等確率にしたいんだ！？！？」 2個のりんごをAさんとBさんの2人に配ることを考えてみよう。全部で4通りの配り方がある。(A, A), (A, B), (B, A), (B, B)の4つだ。 この4通りを等確率にしたいのならば、それぞれのりんごについて1/2の確率でAとBに振り分ければ良い。ちなみにPythonのran
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 | ぱろすけのメモ帳
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 By ぱろすけ on 4月 11th, 2012 皆様、 Twitter やら facebook で数カ月前に爆発的に拡散された以下の問題をご存知でしょうか。 ご存知の方が多いでしょうね。単に、イコールの左側の4つの数字の丸の数の合計がイコールの右側に等しい、それだけですね。とても簡単な問題です。ちなみに僕は解けませんでした。 これについて、昨日このようなエントリが投稿され、話題になっています。 プログラマが解くのに1時間かかるという問題が普通にプログラマな方法で5分で解ける話 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120410 こりゃあ炎上するでしょうねえ。だって、プログラマも何も関係なく、ふつうに問題を解いているのですから。 先ほどのエントリでは、イコールの左側の数値は変数であり、それを足しあわ
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
ベアストウ法を実装した - TopCoderとJ言語と時々F#
以下の高次方程式の解を全て求められる。 試しに を解いてみると >>> solve([16, -152, 324, 162, 80, 50]) [(1.7058483573106117e-15+0.5000000000000019j), (1.7058483573106117e-15-0.5000000000000019j), 4.999999960549872, -0.5000000000000036, 5.000000039450128] となり、複素数解や重解が求められているのがわかる。また、第二引数に精度が指定できるようになっている(デフォルトでは1e-9)。 >>> solve([16, -152, 324, 162, 80, 50], 1e-15) [(-1.5133374263982614e-17+0.5j), (-1.5133374263982614e-17-0.5j),
講義/漸近記法 - Fukudat.com
関数の極限での大きさを表現する方法 (asymptotic notation)．よくアルゴリズムの性能を入力の大きさに対する関数として表現して比較する時に用いられるが，応用はそれに限られているわけではない． 以下では，, を正実数上の関数とする． O記法 (オー記法) 直感的には，関数 が関数 よりも増え方が小さい，すなわち であるとき， と言う． 厳密には が 0 になる場合を考慮して， であるとき， と言う． は「 は のオーダーである」と読んだりする． 明らかに かつ ならば である．例えば の関数は でもある． Ω記法 (オメガ記法) 逆に，直感的には関数 が関数 よりも増え方が大きいとき， すなわち であるとき， と言う． Θ記法 (シータ記法) と の増え方は同じ（定数倍以下）のとき，すなわち， かつ であるとき， と言う． ο記法 (オミクロン記法) の大きさは の大
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
Practical Scheme
Shiro Kawai 7/3/2000初出、3/29/2002更新 まあとりあえずカッコは我慢しよう。ラムダとやらも、関数ポインタ＋環境データ ということで納得しよう。しかし、Schemeのループ構文(do)は許せないなあ。 ごちゃごちゃしてるし、途中で脱出できないし。 CやPerlのforやwhileの方がずっと使いやすいね。 え? doなんて使わない? じゃあどうやってループを書くんだ? 消えるループ 簡単だけど、よくありそうな例として、こんなのを考えてみよう。 入力テキストの行数を数える関数count_linesを書きたい。 Cで書くとすれば、こんな感じだ。 /* 例1 */ int count_lines(void) { int count = 0, c; for (c=getchar(); c!=EOF; c=getchar()) { if (c == '\n') count+
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