В данной статье речь пойдет о принципах вычисления баланса в нашей игре жанра Tower Defense (TD), которую мы выпустили летом 2012г. для платформ iOS и Android. Мы расскажем, c какими сложностями и ограничениями пришлось столкнуться, каков был ход мыслей геймдизайнера при выборе того или иного решения, и как был получен конечный результат.

Достижения игры
1. побывала в топ6 и топ7 в категориях US Appstore;
2. занимала топ1 категорий и топ7 overall в RU Appstore;
3. «письмо счастья» от Apple;
4. 425 000 закачек;
5. 5 звезд (средняя оценка для всех магазинов);
6. множество положительных комментариев;
7. обзоры на ведущих мировых мобильных порталах.

Эта статья продолжает тему применения математического моделирования при разработки игр в жанре ТD. В прошлых статьях рассматривались базовые параметры основных объектов игры – крипов и башен, и их зависимость от времени раунда и размера карты, а также принципы построения внутриигровой экономики, которая не привносила бы дисбаланс на тех или иных этапах игры.

Дальнейшее развитие этой темы напрашивалось само собой: если известны основные алгоритмы, которые позволяют задавать граничные рамки игровых параметров, то эти же алгоритмы можно применять для создания AI, который позволил бы хотя бы частично заменить игрока и проверить геймплей «вживую».

Эта статья — перевод выступления Джона Нески (John Nesky) с GDC14.

Вторая часть тут

Джон — один из разработчиков в компании TGC, известной своей игрой Journey. Он начал работать там в роли гейм-дизайнера, но впоследствии увлёкся настройкой работы камеры в Journey, поэтому теперь его должность звучит как Feel Engineer.

Вряд ли вы найдёте какое-нибудь сообщество разработчиков, специализирующихся на игровых камерах. И есть, пожалуй, всего одна книга на эту тему — Real Time Cameras за авторством Марка Хэйг-Хатчинсона (Mark Haigh-Hutchinson). Но хотелось бы глубже изучить эту тему и узнать, как люди решают те или иные трудности.

Тот факт, что к теме камер не приковано большого внимания, неудивителен — пока они работают, как надо, обсуждать их нет нужды. Они становятся заметными тогда, когда делают что-то не так. Игроки начинают обсуждать работу камеры только когда хотят пожаловаться, что она их раздражает.

Поэтому для того чтобы поговорить на тему игровых камер, нужно смириться с ошибками. И в этой статье я расскажу, что может пойти не так, когда вы начнёте проектировать поведение камеры в вашей игре.

Если вы хотите научиться программировать первоклассные игры, вам просто необходимо изучить язык С++. Эта книга поможет вам освоить разработку игр с самых азов, независимо от того, есть ли у вас опыт программирования. Гораздо интересней учиться, когда обучение превращается в игру. Каждая глава книги описывает самостоятельный игровой проект. В заключительной главе вам предстоит написать сложную игру, которая объединяет все приемы программирования, рас-смотренные в предыдущих главах. Книга идеально подойдет для начинающего программиста, планирующего не только как следует освоить непростой язык С++, но и поупражняться в программировании игр. Цель данной книги — познакомить вас с языком С++ в контексте программирования игр. Хотя невозможно представить себе такую книгу, которая сделала бы вас мастером в двух столь объемных темах, как программирование игр и язык C++, это издание пригодится вам в качестве вводного курса.

Привет, Хабр! Эта публикация — попытка развеять некоторые популярные мифы и легенды о MySQL. Я не ошибся с хабом, так как поводом для написания послужила публикация varanio Возможности PostgreSQL, которых нет в MySQL, и наоборот отсюда же. Сама публикация в части критики MySQL хоть и неидеальна, но вполне корректна, а вот комментарии к ней наводят на грустные размышления.

Вообще говоря, я собирался написать публикацию о возможностях MySQL, которые не реализованы или реализованы в PostgreSQL хуже. Но для того, чтобы не мешать много тем в одну публикацию, и учитывая довольно нелёгкую работу по сравнению того, что я знаю очень хорошо (MySQL) с тем, что я знаю очень плохо (PostgreSQL), такую публикацию я решил отложить на потом и для начала ответить сразу на многие комментарии из публикации varanio.

Вам кажется, что искусственного интеллекта не существует. Ну, кажется, да. Но что вы понимаете в интеллекте? Кто сказал, что искусственный интеллект должен быть таким, как его проектировали? Фильмов надо меньше смотреть. То есть смотреть можно и больше, но верить в них, как в проектор реальности, или будущего — не стоит.

Итак, после долгих трудов и размышлений, чтения статей, может быть даже моей предыдущей, после анализа опыта конкурентов, общения с коллегами-геймдизайнерами за чашечкой кофе (или кружкой пива?), прототипов и итераций — дизайн-документ небольшой фичи или целой игры готов. Победа?! Как бы не так.

В этой статье речь пойдет о том тернистом пути, который проходит геймдизайн от документа до реализации в игре, причем как раз с позиции самого геймдизайнера. Как и в прошлой статье, не ставится задача детально показать весь процесс. Текст ориентирован на тех, кому интересен опыт работы геймдизайнера в крупной команде.

Ты просто-напросто ненавидишь Git? Ты абсолютно счастлив с Mercurial (или, фу, с Subversion), но раз в месяц тебе приходится отважно сталкиваться с Git, потому что каждый, даже его чертова собака, теперь использует GitHub? Тебя терзают смутные подозрения, что половина всех команд Git на самом деле удалят всю твою работу навсегда, но ты не знаешь какие именно и не хочешь проводить три недели, углубляясь в документацию?

Хорошие новости! Я написал тебе этот изумительный Интернет-пост. Я надеюсь, что смогу размазать достаточно Git-а по твоему лицу, чтобы понизить вероятность сделать что-то непоправимое, а так же уменьшить твой страх что-то сломать. Этого должно быть также достаточно, чтобы сделать документацию Git немного более понятной; она крайне тщательно и глубоко проработана и очень глупо, если ты все еще не прочитал половину.

Я постараюсь излагать коротко, но также, чтобы это было потенциально полезно тем людям, кто вообще никогда не сталкивался с контролем версий, поэтому повсюду будет разбросан 101 совет. Не бойся! Я не думаю, что пользователи Mercurial понятия не имеют, что такое патч.

Недавно мне представилась возможность открыть конференцию для веб-дизайнеров Generate Conf в Нью-Йорке. Мне выпал шанс поговорить о неопределенности будущего.

// <какой-то код>
 
int main ()
{
        constexpr int a = f ();
        constexpr int b = f ();
 
        static_assert (a != b, "fail");
}

Можно ли в приведенном выше фрагменте вместо комментария вставить такое определение f (), чтобы a получила значение, отличное от b?

“Разумеется, нет!” — скажете вы, немного подумав. Действительно, обе переменные объявлены со спецификатором constexpr, а значит, f () тоже должна быть constexpr-функцией. Всем известно, что constexpr-функции могут выполняться во время компиляции, и, как следствие, не должны зависеть от глобального состояния программы или изменять его (иными словами, должны быть чистыми). Чистота означает, что функция при каждом вызове с одними и теми же аргументами должна возвращать одно и то же значение. f () оба раза вызывается без аргументов, поэтому должна оба раза вернуть одно и то же значение, которое и будет присвоено переменным a и b… правильно?

Еще неделю назад я знал, что это правда, и действительно думал, что невозможно пройти static_assert в приведенном выше фрагменте, не допуская неопределенного поведения.

Я ошибался.

Представляю вашему вниманию перевод очень ёмкой, и в то же время достаточно краткой (для такого масштаба проблемы) статьи Карла Чео. Я решил, что очень хочу сделать её перевод практически сразу, как только начал читать, и очень рад, что в итоге сделал это.

Для того, чтобы сделать обучение более веселым и интересным, представляю вам перечень важных теорий и концепций информатики, объяснённых с помощью аналогий с минимальным количеством технических деталей. Это будет похоже на очень быстрый курс информатики для всех с целью просто дать вам общее представление об основных концепциях.

Важные замечания:

• Пункты с неуказанным источником написаны мной самостоятельно. Поправьте меня, если вы заметите какие-то неточности. Предложите лучшую аналогию, если это возможно.
• Заголовки ссылаются на соответствующие им статьи в Wikipedia. Пожалуйста, читайте эти статьи для более серьезных и детальных объяснений.
• Аналогии — отличный способ объяснить материал, но они не идеальны. Если вы хотите по-настоящему понять перечисленные концепции, вам следует начать с фундаментальных азов и рассуждать, исходя из них.

Также зацените эту инфографику (вариант на русском), если вы просто начинающий программист.

Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

От переводчика: Совсем недавно узнал про эту довольно интересную базу данных и как раз наткнулся на свежую статью. На Хабре нет почти ни слова о RethinkDB, в связи с чем было решено сделать этот перевод. Добро пожаловать под кат!



База данных RethinkDB упрощает разработку веб-приложений, рассчитанных на обновления в режиме реального времени.

Привет, Хабр!

Недавно видел статью об обработке столкновений. И там не было самого главного — алгоритма и реализации. Давайте заполним этот пробел и рассмотрим как находить и обрабатывать столкновения. Реализация будет на Java.
Предупреждаю, что в статье много кода.

Жила-была мышь, и звали её Defender MM-525. Стойко тянула она свою мышиную лямку — на ссылки кликала, страницы прокручивала, курсор перемещала. Но однажды случилась беда — вместо одного клика она стала делать два, а то и больше. Бывало, захочешь приостановить видео на ютубе — а оно вместо этого на весь экран открывается. Или выделяешь текст — а в последний момент выделение сбрасывается. Понятно, что дальше так продолжаться не могло.

В процессе построения учебной программы наших образовательных проектов мы составили список специализированных книг, рекомендованных к изучению по каждой из дисциплин, — всего более 100 наименований на весь период обучения. Не станем таить и представим вам этот список, сопроводив краткими комментариями. Уместить такой объем информации в рамках одной статьи затруднительно, поэтому обзор рекомендованной Технопарком литературы разбит на четыре части — по числу семестров, с небольшой добавкой полезных книг, предложенных студентами. Ссылки в комментариях на дополнительное интересное чтиво только приветствуются.

Первый семестр призван «выровнять» знания студентов. Он содержит такие дисциплины, как алгоритмы и структуры данных, программирование на C++, а также обзорный курс по веб-технологиям. С книг по этим предметам и начнется обзор. Большая часть представленных книг относится к нестареющей «классике», являющейся собранием основополагающих концепций.

Тема улучшения производительности сайтов и приложений всегда должна находиться на радаре у хорошего веб-разработчика. В одних случаях грамотная работа позволяет сэкономить вычислительные ресурсы, в других — сильно улучшить опыт работы с приложениями для всей аудитории пользователей, как это на днях случилось с Wikipedia. А часто и все сразу.

Скорость работы веб-приложений условно зависит от трех составляющих: 1) как устроена сетевая инфраструктура, через которую доставляются данные и код, 2) как работает браузер и 3) как, собственно говоря, написан ваш код, который браузер должен исполнять.

Все три компоненты постоянно улучшаются и оптимизируются. Например, в сетевом стеке определенные общие улучшения несет переход на HTTP 2.0. С точки зрения браузеров, все производители постоянно работают над улучшением своих движков. В случае Chakra в Microsoft Edge, помимо общего повышения производительности работы с JavaScript, мы добавляем поддержку специализированных средств вроде Asm.js и SIMD.js, призванных повысить эффективность кода в специфичных сценариях (в Firefox и Google Chrome — аналогично).

А вот что касается непосредственно кода веб-приложений, то тут зачастую нужно полагаться не только на обещанную скорость работы тех или иных движков, но и самостоятельно измерять и улучшать эффективность своих решений.

Наши коллеги Дорис Чен и Джон-Дэвид Далтон подготовили целый курс с практическими советами по улучшению производительности вашего кода на HTML и JavaScript. Вы можете посмотреть его на соответствующей странице в Microsoft Virtual Academy или под катом в виде отдельных роликов.

Начало — см. часть 1.

3. Варианты структур при использовании глобалов

Такая структура как упорядоченное дерево имеет разные частные случаи. Рассмотрим те, которые имеют практическую ценность при работе с глобалами.

3.1 Частный случай 1. Один узел без ветвей

Настоящие мечи-кладенцы баз данных — глобалы — давно известны, но до сих пор немногие умеют эффективно ими пользоваться или вовсе не владеют этим супероружием.

Если использовать глобалы в решении тех задач, в которых они действительно хороши, то можно добиться выдающихся результатов. Либо в производительности, либо в упрощении решения задачи (1, 2).

Глобалы — это специальный способ хранения и обработки данных, совершенно другой, чем таблицы в SQL. Они появились в 1966 году в языке M(UMPS) (эволюционное развитие — Caché ObjectScript, далее COS) в медицинских БД и до сих пор там активно используются, а также проникли в некоторые другие области, где требуется надёжность и высокая производительность: финансы, трейдинг и т.д.

Глобалы в современных СУБД поддерживают транзакции, журналирование, репликацию, партиционирование. Т.е. на них можно строить современные, надёжные, распределённые и быстрые системы.

Глобалы не ограничивают вас пределами реляционной модели. Они дают свободу для разработки структур данных, оптимизированных под конкретные задачи. Для многих приложений разумное использование глобалов может быть поистине секретным оружием, обеспечивая производительность, о которой разработчики реляционных приложений могут только мечтать.

Глобалы как способ хранения данных можно использовать во многих современных языках программирования, как высокоуровневых, так и низкоуровневых. Поэтому в этой статье я сфокусируюсь именно на глобалах, а не на языке, из которого они когда-то вышли.