JavaScriptで大量のオブジェクトの当たり判定を効率的にとる - Subterranean Flower Blog
ゲームなどのコンテンツにおいて、「当たり判定」から逃れることはできません。オブジェクトとオブジェクトが衝突したかどうかという判定は、インタラクティブコンテンツにおいて最も重要な部分になるからです。 当たり判定の実装自体は難しくありません。ですが、素朴な実装ですと、対象となるオブジェクトが大量である場合に、十分なパフォーマンスが出ません。これはオブジェクトの多い、現代的なゲームでしたり、弾幕シューティングなどを作るときに大きな障害となります。 この記事では、大量のオブジェクトの当たり判定を処理する、効率的な方法について紹介します。 まずは素朴に実装してみる 当たり判定の処理を語るには、ある程度ゲームの骨組みのようなものが必要になってきます。もちろんクラスなどを使わないベタ書きでもよいのですが、大変読みにくくなってしまいます。ですので、今回は、まず簡易的なゲームエンジンのようなものを作って、そ
Typical DP Contestまとめ - simezi_tanの日記
これで全部の問題に解説をつけられた。 解くより解説書くほうがめんどい…… りんごさんが主催した全問DPのコンテストの、全問題の解説＆ソースコード記事へのリンクです。 コンテストのページはhttp://tdpc.contest.atcoder.jp/ Typical DP Contest A コンテスト - simezi_tanの日記 Typical DP Contest B ゲーム - simezi_tanの日記 Typical DP Contest C トーナメント - simezi_tanの日記 Typical DP Contest D サイコロ - simezi_tanの日記 Typical DP Contest E 数 - simezi_tanの日記 Typical DP Contest F 準急 - simezi_tanの日記 Typical DP Contest G - 辞書順
What are the lesser known but useful data structures?
There are some data structures around that are really useful but are unknown to most programmers. Which ones are they? Everybody knows about linked lists, binary trees, and hashes, but what about Skip lists and Bloom filters for example. I would like to know more data structures that are not so common, but are worth knowing because they rely on great ideas and enrich a programmer's tool box. PS: I
How Shazam Works
There is a cool service called Shazam, which take a short sample of music, and identifies the song. There are couple ways to use it, but one of the more convenient is to install their free app onto an iPhone. Just hit the “tag now” button, hold the phone’s mic up to a speaker, and it will usually identify the song and provide artist information, as well as a link to purchase the album. What is s
時間計算量 - cppreference.com
アルゴリズムはどれも異なる計算量を持ちます。Nサイズの入力が与えられたとすると、それらは以下のように表現されます: 名前 早さ 概要 数式 例
Core algorithms deployed
Algorithms that are the main driver behind a system are, in my opinion, easier to find in non-algorithms courses for the same reason theorems with immediate applications are easier to find in applied mathematics rather than pure mathematics courses. It is rare for a practical problem to have the exact structure of the abstract problem in a lecture. To be argumentative, I see no reason why fashiona
5次魔方陣を一般的なコンピュータで10分で実行したという記事に対しての考察 : mswinvksの忘備録
[急いで打ったので文がぐちゃぐちゃですし強調等もないです。すみません。] [定期的に記事の一番下にこっそりと僕のコメントを追加しています。一応ご確認ください] このような記事を発見しました。 スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C++） 魔方陣の総数を求める、ということを、僕はスーパーコンピュータT2K-Tsukubaで約2時間30分で計算しましたが、この記事では一般的なコンピュータで10分で計算した、というものです。挑発的ですね。 僕のプログラムを1コア上で実行すると約200時間かかりました。(2012年ごろのAMD Opteron) (TODO:スパコンでの実行時間から1コア上での実行時間を割り出すと、200時間からかけ離れてるけどなんでだろう?) そして、この記事での実行環境は12コアなので、1コア換算すると実行時間は10分*12コア=
A*アルゴリズムで８パズル解いてみた - 似非学問的な手記
まず、「A*アルゴリズム（A*探索アルゴリズム）」というのは、ダイクストラ法を改良したようなものです。 ダイクストラ法というのは、初期状態からノードまでの必要最小コストが小さいものから順に探索していく方法で、具体的には (0)まず、最初にリストに初期状態を入れる (1)リストから、「初期状態からの必要最小コスト」の値が最も小さいノードを選ぶ。 (2)そのノードから到達できる状態を調べ、リストに追加する。 (3)目的の状態に到達したら終わる。 (4)到達しなかったら(1)から繰り返し。とまあそんな感じですな。 「必要最小コスト＝初期ノードからの移動回数」なら幅優先探索と同じになるわけです。 次に、「Aアルゴリズム」とは、ここに「たぶんあとこれぐらいで目的の状態に着く」という、 目的地までのコストの推定値を求める関数（ヒューリスティック関数）h*(x)(xはノード)を考えて、 さっきのアルゴリ
「木構造と自然数の重複あり集合は等価だよね」というはなし - EchizenBlog-Zwei
「木構造と自然数の重複あり集合は等価だよね」というはなしをする。簡潔データ構造な人向けに言うとLOUDSの話。 とはいえこの記事は特に簡潔データ構造の知識を要求しない。データ構造とか情報量とかに興味がある人全般を対象としている。 ※簡潔勢にとっては既知な話のはずなのであえて読む必要はないです。 まず結論から述べる。以下のような幅優先で番号を振った木構造を考える。 親 → 子 (1) → (2, 3) (2) → (4) (3) → (5)この木構造は以下の重複あり集合によって表現することができる。 { 2, 4, 5, 5, 5 }これだけ書くとなんのこと？と思われるかもしれない。そこでこれから2つのことを説明する。ひとつは「何故、木構造が自然数の重複あり集合で表現できるか」、もうひとつは「重複あり集合で表現することに何の意味があるか」ということ。 何故、木構造が自然数の重複あり集合で表現
計算量のはなし - 赤い黒歴史を蓄積する
どうも華麗なるキャッツパーです。キャットアッパーです。 この記事はCompetitive Programming Advent Calendar Div2013, 12/7の記事です。 私は過去に、暇に任せてこのようなスライドを作ってしまいました。 有名アルゴリズムとそれの計算量について列挙するのが楽しすぎて作ってしまいました。後悔しております。 本記事では「計算量ってどうやって計算するの？」みたいな話を競プロの観点からします。 計算量とはなんぞやということについては上のスライドを読んでください。 計算量の種類 競技プログラミングで気にする計算量は2種類あります。最悪計算量と償却計算量です。 最悪計算量というのは、ある処理にどのような入力を与えても、それ以上に速い計算量になる、というもので、一種の上界です。競技プログラミングでは作問者が最悪計算量になるテストケースをかならず入れてきますから
最近点対問題の線形時間乱択アルゴリズム - うどん記
これは Competitive Programming Advent Calendar Div2013 の 20 日目の記事です．最近点対問題の話をします． 最近点対問題は，空間上に点の集合が与えられた時に，その中で最も距離が近いペアを探す問題です． 応用としては，何らかのオブジェクトを特徴ベクトルに写した後で，最も類似したペアを探したいときなどに役に立つのではないかと思います．競技プログラミング界では，今年のICPC会津大会で3次元上の最近点対問題が出題されました． 空間が平面のときは分割統治による $O(n\log{n})$ 時間アルゴリズムが有名かと思います．今回は一般の次元で，(ハッシュマップを用いて)線形時間で動く実装が楽そうな乱択アルゴリズムの紹介をします．参考にした文献は以下のサーベイです． Smid, Michiel. Closest point problems in c
ワーシャル–フロイド法 - Wikipedia
ワーシャル–フロイド法（英: Floyd–Warshall Algorithm）は、重み付き有向グラフの全ペアの最短経路問題を多項式時間で解くアルゴリズムである。名称は考案者であるスティーブン・ワーシャル（英語版）とロバート・フロイドにちなむ（2人はそれぞれ独立に考案）。フロイドのアルゴリズム、ワーシャルのアルゴリズム、フロイド–ワーシャル法とも呼ばれる。 概要[編集] ワーシャル–フロイド法の概略は以下の通りである： 入力： (有向または無向)グラフ の各辺の長さ 出力：頂点 と頂点 を結ぶ最短経路を全ての に対して出力 計算量： アイデア[編集] 簡単の為 上のグラフ のみを考える。 を 以下の整数とし、 とする。 の 各頂点 に対し、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。(経路が無い場合は 「なし」とする。) とし、 を に制限したグラフ上での から への最短経
実行時間の差は996倍以上。オンラインハッカソン最速コードの裏側に迫る！ - paiza times
2013年12月2日より2014年1月8日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.1「新人女子の書いたコードを直すだけの簡単なお仕事です！」で0.01秒を叩き出したコード(最遅コードとの差は最大996倍！ 詳しくは結果発表をご確認ください)はどんな過程で生み出されたのでしょうか？ 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】新人女子PGを最も助けたプログラミング言語とは？）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ※ちなみにこちらの野田ちゃん画像は、2014年1月17日に開催されたエンジニアサポートcross2014というイベントで等身大パネルとしてpaizaブースを盛り上げてくれました！ ■高速化のアプローチ 前回のレポートでもふれましたが、POH Vol.1はアルゴリズムに変更による計算量(オーダー)の改善による大幅な高速化と、定数倍高速化
全ての組み合わせを作る【C++】 - Programming Magic
C++で全ての順列を作りたければ、STLにnext_permutation関数があり、以下のように簡単に作ることができる。 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> int main(){ const int n = 3; std::vector<int> data; // [0, 1, 2, ....]というサイズnの配列を作成 for(int i=0; i<n; ++i){ data.push_back(i); } // 全ての順列を出力 do{ std::cout << "[ " << data[0]; for(unsigned int i=1; i<data.size(); ++i){ std::cout << ", " << data[i]; } std::cout << " ]" << std::end
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https://www.comp.nus.edu.sg/~stevenha/visualization/index.html
正規表現入門 星の高さを求めて
deq notes
Introduction to contexual bandit
いつからFIFOがスケールしないと錯覚していた
Boost.Graphの設計と、最短経路アルゴリズムの使い方いろいろ
