この記事は何？ ほとんどタイトル通りです。 順番に読み進めていけば簡単なWebページが表示できるレベルのWebブラウザを作ることができるように執筆していく予定です。 またアルゴリズムだけをなるべくわかり易く解説していきたいので、記事内で紹介するコードは誰でも読める程度の擬似コードです。 自分で実装したい方は、面倒かもしれませんがそれぞれの言語に翻訳してください。 必要な知識としては: HTML/CSSが困らない程度に読める やる気 これだけです。 (あとこれはただの宣伝ですが、個人的にWeb ブラウザを作ってるので(http://github.com/maekawatoshiki/naglfar) スターをつけてもらえると喜びます) いろいろとパースする Webページは基本的にHTMLで書かれていますね。あとCSSも。 HTMLもCSSもそのままではただの文字列であって扱いづらいので、パー

こんにちは(ؓؒؒؑؑؖؔؓؒؐؐ⁼̴̀ωؘؙؖؕؔؓؒؑؐؕ⁼̴̀ ) 先日ラジオを聞いていたら「1から10の数字であなたが好きなのは？」という質問がありました。 自分は、6月生まれというのもあってか、「6」という数字が好きです。曲線が可愛くて、温かみがある気がします。 しかしリスナーの投票ランキングでは不人気な数字でした。。なんでや・・・_:('Θ' 」 ∠):_ さて、余談からになりましたが、前回の記事では「タイルマップの自動生成アルゴリズム」の解説をしました。（先に読んでおくと今回の内容を理解しやすいです） →「【Unity】「Trocco」で使った、タイルマップの自動生成アルゴリズム【基礎編】 - 藍と淡々」 今回はそれに関連して、これまた「Trocco」で使用した敵AIの作り方を紹介していこうと思います。 ０、実際の敵の挙動 まず簡単に説明すると、前回解説した通り、1平方メート

前回は、グラフィックカード上だけで コンウェイのライフゲームを実行するアイデアを説明しました 。このアイデアは、3つ以上の状態を有するオートマトンを含め、 どのような セルオートマトンにも当てはめることができます。今回の投稿では、二次元グリッドの 最短経路問題 をGPUだけで解決するのに、このアイデアを活用してみたいと思います。CPUによる従来の検索と比べても、その速さは遜色ありません。 JavaScript側の状態は基本的に以前と同様なので（2つのテクスチャと、それらを繋いでオートマトンを次のステップに進めるフラグメントシェーダ）、ここでは説明は割愛します。変更したのは次の2点、（オートマトンの全ての状態を表現する）セルの状態のエンコーディングと（新しいルールをプログラムする）フラグメントシェーダです。 オンラインデモ （ ソース ） デバッグや実験のために使ったセルオートマトンの純粋な

2015年Apr6日レベルデザインに遺伝的アルゴリズムを活用する こんにちは。オインクゲームズの新藤です。 先日、弊社のデジタルゲーム第二弾となる「OLYM」がリリースされました。OLYM はターン制限のあるパズルゲームで、各ステージごとに決められたターン数が設けられてています。このターン数以内に目標を達成できないと、クリア失敗になってしまいます。そのため、このターン数をどう決めるかが、難易度に大きく影響する一因となっています。OLYM では、ステージごとのターン数を決定するのに遺伝的アルゴリズムを活用したので、今日はそれをご紹介します。 最終的にやったことは非常にシンプルです。端的に言えば、AI に実際にパズル解かせて、何手で解けたかをレベルデザインの参考にするということです。この AI を作る際に、遺伝的アルゴリズムを活用しました。そもそもは「自動でパズル解いてくれる AI がいたら面

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

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。

細かすぎて伝わりにくいTopCoderのコーディングスキル向上マジック：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/3 ページ） 競技プログラミングはレベルの高い人たちの集まり――そんな考えを持っている初心者の方、TopCoderはあなたのコーディングスキルを爆発的に高める魔法のような場です。今回は、初心者にこそお勧めしたいTopCoderの魅力について考えます。 教育的な観点から見るTopCoder 今回からTopCoderに関する実践的アルゴリズムを解説していく予定でしたが、序盤のうちに触れておきたいことがありましたので、今回の枕は“教育的視点から見るTopCoder”というテーマで少し書こうかと思います。 まず、最初に宣言しておきたいことは、この連載は初心者向きである、ということです。「どう考えても上級者向けだろう」という意見はたくさんの方から寄せられていますが、筆者は、まだプログラミングレ

もしあなたがプログラマだったら、プログラムを書いて10兆までの素数のリストを作ってみてほしい。情報システムの開発に携わる人であれば、10兆までの素数のリストを出力するシステムの見積もりを考えてみてほしい。費用はどれくらいかかるか、納期はどれくらいか、あなたはどんな答を出すだろうか。仕様書はうまく書けるだろうか。 記者がこんなことをいうのは、自分で10兆までの素数のリストを作ってみて、とても面白かったからだ。図1のプログラムを書いて出力が成功するまで約2週間、夢いっぱいの楽しいひとときを過ごせた。予期せぬ問題も発生したけれど、最後にはコンピュータがまだまだ発展する可能性を持つと感じられた。素数のリストを作る演習は、プログラミングと情報システムにおける有益な演習の一つである。 アルゴリズムの有効性が納得できる この演習の面白い点は、まずアルゴリズムの有効性を納得できる点だ。素数（prime）は

数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。 もしあなたが知ってしまったなら――病みつきになる動的計画法の集中講義 前回の『アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった』で動的計画法とメモ化再帰を説明しましたが、前回の説明ではまだ勘所をつかめていない方がほとんどでしょう。そこで、これらを完全にマスターするため、今回はもう1つ具体例を挙げながら練習したいと思います。 どういった問題を採用するかは悩みましたが、非常に有名な「ナップサック問題」を取り上げて説明します。 ナップサック問題とは以下のような問題です。 幾つかの品物があり、この品物にはそれぞ

4月2日に情報処理学会が日本将棋連盟に「コンピュータ将棋」で挑戦状を送ったことが話題になった*1。日本将棋連盟は挑戦を受諾、女流棋界の第一人者、清水市代女流王将・女流王位が対戦相手と決まった。対戦は今秋から順次行われるという。 情報処理学会の挑戦状に関するFAQによれば、対戦ソフトウェアに関して次のように記されている。 Q：対戦ソフトウェアは既に決まっているか A：合議アルゴリズムを用いる方針になっています。複数のソフトウェアを疎結合で並列計算させて、それらの意見を集約して、次の一手を決定する手法です。現在のところ、限られた実験では効果が認められており、これを実際の対局に用いる方向で検討しています。個々の参加ソフトウェアの候補は、プロジェクトに現時点で参加しているGPS将棋、Bonanza、激指、YSS、TACOS、柿木将棋などです。これを実用的にどのように組みあわせるのかは、実験を元に決

いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！　「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では