このようにゲームの盤面の推移を木構造として表したものをゲーム木やゲームの木といいます。この記事（リンクを埋め込む）で深さ優先探索・幅優先探索を学習した方は馴染み深いデータ構造ですね。 評価関数 Mini-Max法は特定の指標にしたがって次に指す手を選択します。その時に使用する指標が評価関数です。例えば、下の図の×の番の手を⚪︎が有利になればなるほど数値が大きくなるという基準の評価関数を用いて評価します。図のように⚪︎が必ず勝つ真ん中の手がもっも評価関数の値が大きくなっているのがわかります。 評価関数は多くの場合、経験に基づいて決められます。例えば将棋の場合は、それぞれの駒に点数を割り振り、その重み付き和にするなどです。 評価関数=飛車の点数×駒数+角の点数×駒数+… このように評価関数はある基準に沿ってどちらかのプレイヤーが有利になれば値が大きくなるように設定されている必要があり、定め方は
/* 0518 192845 ginga725さん ＞＞累積確率分布を利用すれば，任意の確率分布に従う事象の ＿＿シミュレーションができます．（詳細はソース参照） 1回100円として ＞＞これは課題の中では実用価値なし・・・無視します ＞＞結果の文字数節約のため，経過表示を大分省略しました． ＿＿再現について：#define＿ NTRY＿100 の数字100は ＿＿自由に増減してビルド（コンパイル）実行すればすぐに ＿＿結果が手に入ります． */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h>＿ // for rand(),srand() #include <time.h>＿＿ // for time() #define＿ NTRY＿100＿ // 全試行回数 int main(){ ＿char＿＿cd[5][9]={"A","B","C","D","E"};
他の方と同じような違うような...。 Math.random() で得られる乱数の数値は 0以上1未満の数（0 <= 数値 < 1）です。 乱数の数値は 0以上1未満の数 なのですから 例えば 100％ の確率で「当たった」を出したい場合 →Math.random() で乱数を得て 乱数が 1 未満であれば「当たった」を出す 90％ の確率で「当たった」を出したい場合 →Math.random() で乱数を得て 乱数が 0.9 未満であれば「当たった」を出す 80％ の確率で「当たった」を出したい場合 →Math.random() で乱数を得て 乱数が 0.8 未満であれば「当たった」を出す … … 10％ の確率で「当たった」を出したい場合 →Math.random() で乱数を得て 乱数が 0.1 未満であれば「当たった」を出す 0.5％ の確率で「当たった」を出し
ココとかココとかココとかココとか、皆さんもそうでしょうが、ご多分に漏れずワタクシも萌えたクチです。 wonderfl 上で、fumix さんが「フラクタルで画像を描画する」を、そのfork として ep91ckok さんが「forked from: フラクタルで画像を描画する」を投稿なさいましたが、この平面分割アルゴリズム、さらに高速化できないもんだろうかといろいろ考えておりました。 リアルタイムレベルの速度にできると嬉しいなあ、というゴール設定をしてきましたが、なんとかそれらしい速度で描画できるようになったので、ここで記事としてまとめておきます。 なんとかそれらしい速度で描画できるようになったのが↓ まずはおさらい。 このアルゴリズムは BitmapData を対象とした再帰処理なわけですが、その概略は以下のようになっています。 BitmapData の指定領域の全ピクセルの輝度の標準偏
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
もういくつ寝ると 今年のはじめにやりたいことリストを作った。今見たら50項目あるリストのうち25個が達成済みだった。ちょうど半分やりたいことをやったということだ。私にしてはまあまあの結果だと思う。満足。 やりたいことリストにあるもののうち、「〜を食べたい」系は概ねクリアし…
本プログラム群は、それぞれ独立して使用することができます。 （「順列」「組合せ」の生成ルーチンを知っておくと、効率良いルーチンが作れるので、格上げして独立項目としました。）
総当たりのアルゴリズムについて教えてください。 0から49までの数字があるとし、その数字のすべての組み合わせのパターンを出力したいと考えています。 組み合わせが1要素の場合、出力は次のようになります。 0 1 2 ...（中略）... 48 49 組み合わせが2要素の場合、次のようになります。 0,1 0,2 ...（中略）... 0,48 0,49 1,2 1,3 ...（中略）... 1,48 1,49 ...（中略）... 47,48 47,49 48,49 組み合わせが3要素の場合、次のようになります。 0,1,2 0,1,3 0,1,4 ...（中略）... 0,1,48 0,1,49 0,2,3 0,2,4 ...（中略）... 47,48,49 このように、組み合わせの要素数を50まで増やしながら、すべての組み合わせを出力するにはどのようなロジックを考えればよいでしょうか？
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