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

by Kristopher Harris 世論調査では優勢だったヒラリー・クリントン氏がなぜ選挙戦で負けたのか？ということについては、さまざまな分析がなされています。クリントン氏は選挙戦においてデータ分析を重視していたのですが、このとき分析に使われていたのが「Ada（エイダ）」によるアルゴリズム。Adaとは何なのか、なぜ正しい分析を出せなかったのかについて、The Washington Postが考察しています。 Clinton’s data-driven campaign relied heavily on an algorithm named Ada. What didn’t she see? - The Washington Post https://www.washingtonpost.com/news/post-politics/wp/2016/11/09/clintons-da

This tweet is recursive. https://t.co/bZISaPd3Ts— Quine Tweet (@quine_tweet) 2016年9月19日 「このツイートはありません」となっていますが、URL をクリックすれば自分自身に飛べます。 以下、このツイートが生まれるまでの経緯を長々と書きます。 問題設定 そのツイート自身の URL を埋め込んだツイートを作ります。ツイートの URL はツイートをした後でないと決まらないし、ツイート文面を後から更新する手段はない（と思う）ので、単純ですが意外に難しい問題です。 調査 ご存知のように、現在のツイートの URL は次のような形式です。 https://twitter.com/<username>/status/<id>username はそのままなので、id を事前に予測できれば解決です。*1 調べてみるとこの id

あなたの好きな言語は何ですか。そして、あなたの好きなアルゴリズムは何ですか。 好きな言語があると、その言語でどんな問題でも解決しようとなりがちになります。その言語を極めるのは素晴らしいことですが、その言語や似たような言語でしかコードが書けなくなったり、他の言語に対して見向きもしなくなってしまう可能性があります。 勇気を出して新しい言語にチャレンジしてみませんか？色々な言語に挑戦してみませんか？ 何から始めればいいか分からない。次にどの言語を学べばいいか分からない。いま特に何も困っていない。何でも得意な言語で書けてしまう。そういう人が多いのではないでしょうか。 新しい言語にチャレンジするきっかけを作る一つの方法は、ある特定のアルゴリズムを一つ決めて、あらゆる言語で実装してみることです。解く問題が大きすぎると力尽きてしまうので、せいぜい20〜30行程度で書ける簡単なものが良いでしょう。大事なこ

日本マイクロソフトは都内で開いた開発者向けイベント「de:code 2016」で、同社が独自に開発する“女子高生AI”「りんな」の自然言語処理アルゴリズムの詳細を語った。りんなのアルゴリズムのキモは「ランク付け」だという。自然な“女子高生らしさ”を生み出している秘密とは？ りんなは2015年7月にLINEアカウントとして登場し、同年12月にはTwitterアカウントも開設。「マジで？！やば！」など“日本の女子高生”をイメージした受け答えができるのが特徴で、現在LINEとTwitterを合わせて340万人以上のユーザーと会話しているという。 Microsoftが開発しているAIとして「Cortana」がよく引き合いに出されるが、Cortanaのコンセプトが「Productivity」（生産性向上）であるのに対し、りんなのコンセプトは「Emotional」（感情的）。例えば、「明日晴れるかなぁ

コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実

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By voyageAnatolia.blogspot.com 仮想通貨「Bitcoin(ビットコイン)」はPCや専門ハードウェアを使って計算することで新しいビットコインを生み出せます。このビットコインを発掘する行為は「マイニング」と呼ばれ、ハイスペックなマシンと膨大な時間が必要となっているのですが、そのマイニングに「紙」と「鉛筆」と「頭脳」だけで挑む強者が現れました。 Ken Shirriff's blog: Mining Bitcoin with pencil and paper: 0.67 hashes per day http://www.righto.com/2014/09/mining-bitcoin-with-pencil-and-paper.html ビットコイン決済ではすべてのビットコインのやりとり(取引)は、「ブロック」という単位で管理されており、このブロックとブロックを

「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 今回の記事は、Clojureでのハッシュテーブルの実装に関する記事です。長い記事で途中までの翻訳になりますがお楽しみください。 Original article: Data Structures in Clojure: Hash Tables by Max Countryman 前回のおさらい 前回の記事では連結リストについてお話ししました。具体的には、ミュータブルな片方向リストの実装方法を検証しましたね。片方向リストを選んだ理由についても、すでに説明済みです。ここで覚えておいてほしいのは、一般的にClojureではイミュータブルなデータ構造が用いられるということです。しかしミュータブルなデータ構造を利用した方が、アルゴリズムがよりシンプルで高速になるケ

第１３回日本情報オリンピック（JOI2013/2014）春季トレーニング合宿での講義資料です． http://www.ioi-jp.org/camp/2014/2014-sp_camp-rules.html 【概要】 正規表現とはパターンマッチングのための記法であり，文字列検索の便利な道具として広く親しまれています．この講義では，正規表現の基礎から始め，「星の高さ」という性質に注目して正規表現の裏側に潜む数理構造に迫っていきます．1960年代から未解決である「星の高さ問題」に浪漫を感じてもらえると幸いです．Read less

By Kai Schreiber IT技術の進化のスピードには目を見張るものがありますが、それを支えているのはアルゴリズムと呼ばれる処理方法(技術的アイデア)です。さまざまなアルゴリズムの中でも、コンピュータの進化に革命的な影響をもたらしたとされる偉大なアルゴリズムは以下の通りです。 Great Algorithms that Revolutionized Computing http://en.docsity.com/news/interesting-facts/great-algorithms-revolutionized-computing/ ◆ハフマン符号(圧縮アルゴリズム) Huffman coding(ハフマン符号)は、1951年にデービッド・ハフマン氏によって開発されたアルゴリズム。頻出頻度の大小によって対戦するトーナメントツリーを考えて、ブロックごとに0と1の符号をもたせる

概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ

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

2. 今日は何の話？ libc でもっとも良く使われる関数、 malloc と free の実装の解説 もっと一般的に言うと、プロセスのアドレス空間のうち、 heap 領域とよばれる、場所を操作する関数の説明 解説というと聞こえはいいが、そんな大層なものじゃない 3. Linux での process address space model kernel stack text mmap data bss heap 矢印はデータ量の増加と ともに、伸びる方向 使用中 使用中 使用中 今日は、ここ、 heap と呼ばれる領域のお話 low high free free free 4. 古典的 malloc プログラミング言語 C （いわゆる K&R) で紹介された初期の Unix の malloc 実装 使用中 使用中 使用中 free listの head 使用中 ・ free list を

タイトルの論文はCommunication of the ACM, 2012のレビュー記事 ドラフトバージョンは下のリンクから読める。 http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf 割と面白かったのでいくつか内容を紹介 概要 機械学習システムはデータから自動でタスク(スパムフィルタ、レコメンドなど)をどうやって実行するかを見出すことができます。 しかしながら機械学習システムを成功させるには教科書を読んだだけではなかなか見つけづらいお約束事とかがあって、思うようには行かないことが多い。 本文献では機械学習の研究者および実務に携わる人間が知っておくべきである事柄を12個に要約しています。 一般化が重要 機械学習のゴールは訓練データにはないデータに対しても一般化して推定ができるという点になります。単に訓練データのみ分類できればよ

jijiはRuby製の自動FX取引ソフトウェアです。 FXで収益を出すというのはとても大変なことで、よく大損した人たちの阿鼻叫喚を聞きます。とは言えFXをはじめたいと思う人は多く、関連書籍もたくさんあります。自分なりの収益を出す方法がある、そう考える人はjijiを使ってみると面白いかも知れません。 グラフです。細かく描かれています。画像は全て公式サイトより。 統計情報です。 エージェント作成です。ここが肝になります。 開始を押すと実際のルールが運用開始されます。 ログです。 jijiは自分で記述した取引ルールに従って完全自動でFX取引を行います。もちろん必ず利益が出るという訳ではないのでご注意ください。スタンドアローンな状態で動き続けるので一日中相場を追いかけていられないサラリーマンなどに向いているかも知れません。 jijiが対応しているのはクリック証券とSBI証券になります。 jijiは

About 南の島のプログラマ。 たまに役者。 Practical Schemeの主。 WiLiKi:Shiro 最近のエントリ 米国の大学進学無限cxr高校受験Defense振り返ってみると2019年は色々学んで楽...覚えるより忘れる方が難しい(こともある)眼鏡のつると3DプリンタIris Klein Acting ClassSAG-AFTRA conservatory: Voice Acting創作活動って自分を晒け出さねばならないと...More... 最近のコメント shiro on 歳を取ると時間が速く過ぎるのは、新しいことに挑戦しないから? (2023/03/14)1357 on 歳を取ると時間が速く過ぎるのは、新しいことに挑戦しないから? (2023/03/01)ベアトリーチェ on ハイポハイポハイポのシューリンガン (2022/04/02)ベアトリーチェ on ハイポハ

昨日の記事のブックマークコメントで、Z80の平方根計算が紹介されてた。 http://b.hatena.ne.jp/entry/d.hatena.ne.jp/nowokay/20120604%231338773843 んで、見てみると、なんでこれで平方根もとめれるの！って感じだったので非常におもしろかった。 http://wikiti.brandonw.net/index.php?title=Z80_Routines:Math:Square_root このサイズ最適化のほう、遅いけど12バイトで実装できるってのが、結構わけわかんないって書いたら、id:finalfusionさんにこの解説を教えてもらった。 https://twitter.com/AoiMoe/status/209542023575904256 このコードなんだけど sqrt: ld a,$ff ld de,1 sqrtlo