В посте подробно рассматривается техника генерации случайных подземелий. Основной алгоритм генерации, пример работы которого можно посмотреть здесь, используется разработчиками игры TinyKeep. Оригинальный пост от разработчика был размещён на reddit.

Оригинальное описание алгоритма

1. Сначала я задаю нужное количество комнат – к примеру, 150. Естественно, цифра произвольная, и чем она больше, тем сложнее будет подземелье.

2. Для каждой комнаты я создаю прямоугольник со случайными шириной и высотой, находящимися в пределах заданного радиуса. Радиус не имеет большого значения, хотя разумно предположить, что он должен быть пропорционален количеству комнат.

Вместо равномерно распределённых случайных чисел (какие выдаёт генератор Math.random в большинстве языков), я использую нормальное распределение Парка-Миллера. В результате вероятность появления маленьких комнат превышает вероятность появления больших. Зачем это надо, объясню позже.

Кроме того я проверяю, что соотношение длины и ширины комнаты не слишком велико. Нам не нужны как идеально квадратные комнаты, так и сильно вытянутые.

3. И вот у нас есть 150 случайных комнат, расположенных на небольшом пространстве. Большинство из них наезжают друг на друга. Теперь мы осуществляем их разделение по технологии separation steering, чтобы разделить прямоугольники так, чтоб они не пересекались. В результате они не пересекаются, но находятся достаточно близко друг от друга.

4. Заполняем промежутки клетками размером 1х1. В результате у нас получается квадратная решётка из комнат различного размера.

5. И тут начинается основное веселье. Определяем, какие из клеток решётки являются комнатами – это будут любые клетки с шириной и высотой, превышающими заданные. Из-за распределения Парка-Миллера мы получим сравнительно небольшое количество комнат, между которыми есть довольно много свободного пространства. Но оставшиеся клетки нам также пригодятся.

6. Следующий шаг – связывание комнат вместе. Для этого мы строим граф, содержащий центры всех комнат при помощи триангуляции Делоне. Теперь все комнаты связаны меж собой непересекающимися линиями.

7. Поскольку нам не нужно, чтобы все комнаты были связаны со всеми, мы строим минимальное остовное дерево. В результате получается граф, в котором гарантированно можно достичь любой комнаты.

8. Дерево получается аккуратным, но скучным – никаких вам замкнутых ходов. Поэтому мы случайным образом добавляем обратно примерно 15% ранее исключённых рёбер графа. В результате получится граф, где все комнаты гарантированно достижимы, с несколькими замкнутыми ходами.

9. Чтобы превратить его в коридоры, для каждого ребра строится серия прямых линий (в форме Г), идущих по рёбрам графа, соединяющим комнаты. Тут нам пригождаются те клетки, которые остались неиспользованными (те, что не превратились в комнаты). Все клетки, накладывающиеся на Г-образные линии, становятся коридорами. А из-за разнообразия размеров клеток стены коридоров будут неровными, что как раз хорошо для подземелья.

И вот пример результата!

Осторожно — под катом много монстров анимированных гифок!

I2p — это сеть со специализацией на анонимности внутрисетевых ресурсов, этим она отличается от сети tor, основной задачей которой являются не внутренние ресурсы, а построение безопасного доступа к интернету. Зная об этих двух особенностях, люди могут гораздо эффективнее работать в обеих сетях.

В i2p ты можешь заниматься множеством вещей: посещать и создавать сайты, форумы и торговые площадки, принимать почту, чатиться и скачивать торренты, и многое многое другое. Программа i2pd способна работать с большим числом программ и сервисов.

Документация на русском
Github репозиторий

Всем привет! В этой статье я расскажу, как пользоваться Matreshka.js на трех несложных примерах. Мы рассмотрим базовые возможности фреймворка, познакомимся с тем, как работать с данными и разберем коллекции.

Пост является краткой компиляцией переводов из этого репозитория.

Плутон и другие транснептуновые объекты в поясе Койпера

С конца 1980-х гг астрономы обнаружили более пяти тысяч планетных тел, которые вращаются вокруг разных звёзд, кроме нашего Солнца. Но до сих пор неизвестно, как официально называть такие тела.

10 ноября 2015 года на заседании Американского астрономического общества выступил профессор планетарной астрономии Жан-Люк Марго (Jean-Luc Margot) из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Он предложил простой вычислительный тест, чтобы чётко отличать планеты от других тел, таких как карликовые планеты или малые планеты.

CSS Protips

Это современные решения типичных проблем, коллекция советов, которая поможет вам улучшить ваши профессиональные навыки CSS.

От переводчика

Приветствую, для вас подготовлен еще один перевод заметок на тему CSS. Мэтт Смит, разработчик из Портленда, поделился CSS-советами и выложил их на GitHub. Мне особенно понравилась его подборка, она структурирована, не особо громоздкая в плане скучных больших текстов и описаний, и в целом будет понятна даже новичку. Я буду рад, если в комментариях мы с вами обсудим каждый пункт и в итоге дадим некоторые заключения. Итак, приступим.

Cодержание

1. Используем псевдо-класс :not для задания рамки навигации
2. Добавляем межстрочный интервал элементу body
3. Центрируем по вертикали все что угодно
4. Правильно разделяем запятыми элементы списков
5. Отрицательный порядковый номер в nth-child
6. Используем SVG-логотипы
7. Аксиоматический CSS
8. Максимальная высота у CSS-слайдера
9. Наследуем box-sizing
10. Одинаковая ширина ячейки таблицы
11. Динамические внешние отступы при помощи flexbox
12. Используем селектор атрибутов пустых ссылок
13. Стили по умолчанию для обычных ссылок

В интернете полным-полно создателей контента, и каждый хочет привлечь к себе внимание. Но, как ни странно, хороший учебный ресурс найти нелегко, а бесплатный – еще сложнее. Мы публикуем перевод материала, в котором автор собрал ссылки на самые авторитетные и полезные обучающие площадки.

Современные компиляторы очень хорошо умеют оптимизировать код. Они удаляют никогда не выполняющиеся условные переходы, вычисляют константные выражения, избавляются от бессмысленных арифметических действий (умножение на 1, сложение с 0). Они оперируют данными, известными на момент компиляции.
В момент выполнения информации об обрабатываемых данных гораздо больше. На её основании можно выполнить дополнительные оптимизации и ускорить работу программы.
Оптимизированный для частного случая алгоритм всегда работает быстрее универсального (по крайней мере, не медленнее).
Что если для каждого набора входных данных генерировать оптимальный для обработки этих данных алгоритм?
Очевидно, часть времени выполнения уйдёт на оптимизацию, но если оптимизированный код выполняется часто, затраты окупятся с лихвой.
Как же технически это сделать? Довольно просто — в программу включается мини-компилятор, генерирующий необходимый код. Идея не нова, технология называется “компиляция времени исполнения” или JIT-компиляция. Ключевую роль JIT-компиляция играет в виртуальных машинах и интерпретаторах языков программирования. Часто используемые участки кода (или байт-кода) преобразуются в машинные команды, что позволяет сильно повысить производительность.
Java, Python, C#, JavaScript, Flash ActionScript — неполный (совсем неполный) список языков, в которых это используется. Я предлагаю решить конкретную задачу с использованием этой технологии и посмотреть, что получится.

Я считаю, что каждый программист должен написать свой компилятор.

Я сам долгое время считал, что создание компиляторов — это удел элиты, а простому смертному программисту не постичь этой науки. Попробую доказать, что это не так.

В посте мы рассмотрим, как можно написать свой компилятор C-подобного языка меньше чем за час, исписав всего 300 строчек кода. В качестве бонуса, сюда входит и код виртуальной машины, в байткод которой будет компилироваться исходник.

Меня всегда завораживало таинство рождения программой программы. К сожалению, российские вузы уделяют мало внимания сей интереснейшей теме. Рассчитываю написать серию постов, в которых поэтапно создадим маленький работоспособный компилятор.

Первые посты серии уже подготовлены, и бета-тестировались в одном маленьком и наглухо закрытом сообществе. Тем не менее, я буду продолжать их править с учётом пожеланий почтенной хабрапублики.

Далее в посте:

1. С какой стати писать компиляторы?
2. Общий план
3. Анализ текста
4. Практический пример
5. Как это работает?

Я работаю над игрой в жанре стесл-экшн, где в геймплее большую роль будут играть тени. Поэтому я сделал динамическое освещение/затенение, используя WebGL шейдеры.

Во время разработки игры SUPERVERSE нам нужно было средство для отслеживания того, как игроки взаимодействуют с игрой, а также получения сведений о «железе», разрешении экрана, операционной системе и т.д. Эти данные могли пригодиться не только на этапе отладки, но и помогли бы изучить особенности поведения пользователей в игре.

В городе Красноярске намечено проведение Универсиады в 2019 году, в связи с этим и не только администрация Красноярска проводит разработку генерального плана территориального развития города до 2033 года. Недавно чиновники выложили схемы генерального плана на сайте администрации города для общественного обсуждения. Но вот незадача: просмотр и анализ схем неудобен, потому что файлы имеют большие размеры и разрешение. Например, файл основной схемы имеет размер 43,34Мб и разрешение 19256x16019px. У меня компьютер тормозит при просмотре такой картинки.

Немного поскриптовав с коллегами, сделали вот такую интерактивную карту antirek.github.io/krskmap/main/index.html



Далее немного подробнее, как сделать свою карту на leaflet.js из картинки с большим разрешением.

Вот уже как неделю английская версия the art of command line висит в секции trending на Github. Для себя я нашел этот материал невероятно полезным и решил помочь сообществу его переводом на русский язык. В переводе наверняка есть несколько недоработок, поэтому милости прошу слать пулл-реквесты мне сюда или автору оригинальной работы Joshua Levy вот сюда. (Если PR отправите мне, то я после того, как пересмотрю изменения отправлю их в мастер-бранч Джоша). Отдельное спасибо jtraub за помощь и исправление опечаток.

Доброго времени суток!

Предисловие

Когда-то я хотел познакомиться с Rails поближе, но не знал с чего начать, пока мне на глаза не попалась эта статья. Далее вы увидите перевод, смешанный с собственным опытом и свойственными мне лексическими и фразеологическими оборотами. Итак, поехали.

Введение

У меня за спиной огромный опыт работы с PHP, но сейчас я работаю Rails разработчиком. Огромную сложность для большинства людей, которые пытаются освоить что-то новое — это сам процесс обучения. Когда вы владеете каким-либо языком или фреймворком и знаете его вдоль и поперёк, переход на что-то новое не представляется необходимым.

Однако, изучение Ruby on Rails является достаточно простым занятием. Это невероятно мощный фреймворк, который имеет огромное сообщество, продвигающее его вперёд. Итак, у нас возникает вопрос: какой способ изучить Rails является лучшим? Вот он — план занятий.

От переводчика

На днях в сети появился минисайт minifesto.org со здравой, на мой взгляд, тезисной выжимкой опыта подхода к стартапам (да и к разработке в целом). Манифестность текста смягчается от начала к концу, но это не делает его хуже.

Снова прошу прощения за отсутствие перевода словосочетания “computer science”.

Кратко

• Боритесь за закон Парето, следите за тем, чтобы 20% вашего труда давало вам 80% результата;
• Расставляйте приоритеты, ведь минимализм нужен для того, чтобы делать то, что нужно, а не распыляться по мелочам;
• Лучшее — враг хорошего: сначала просто сделайте, потом сделайте правильно, потом сделайте лучше;
• Убивайте в зародыше, не бойтесь начать всё сначала. Чем быстрее ошибётесь, тем быстрее научитесь;
• Повышайте свою ценность. Постоянно думайте о том, чем можно помочь команде, — и развивайтесь в этом направлении;
• Сперва основы. Мыслите последовательно, ориентируясь на лучшие практики мира Computer Science;
• Посмотрите с разных сторон. Простое получается тяжелее, чем сложное, поэтому включайте воображение;
• Синтаксис — основа взаимодействия. Мы пишем код для людей, а не для машин;
• Не запутывайте. Старайтесь проектировать слоями, по мере возможности не зависящими друг от друга;
• Вычищайте оставленное-на-всякий-случай. Минимализм борется с отвлекающим от основного.

Эта история началась, когда мой друг и соратник, Яп Чэ-шень, сказал мне следующее:

— Я больше не хочу никогда в своей жизни писать на Дельфи! Я поклялся: больше ни единой строчки! С сегодняшнего дня все свои проекты и библиотеки перевожу на JavaScript!

Яп — китаец, с классическим менталитетом, свойственным его народу. Я многие годы работаю с ним над гуманитарными проектами в области оцифровки древней литературы, в первую очередь, «Буддийской библии» — Типитаки. Познания Япа, как в области самых древних текстов, так и самого современного программирования, не перестают удивлять меня уже более десяти лет — с тех пор, как мы начали сотрудничать и общаться на самые разные темы. Для себя я давно понял, что, если Яп что-то говорит, а я не согласен или не понимаю, то это лишь значит, что надо продолжать обсуждение, и вся громада причин и следствий в размышлениях моего друга выйдет на поверхность, и как всегда окажется, что Яп прав. Кажущаяся эмоциональность китайцев, на самом деле, необычайно рациональна.

Эта статья — взгляд на тестирование ММО с «другой стороны баррикад», с точки зрения геймера. Я хочу рассказать о том, как сделать альфа-тест, ЗБТ и ОБТ эффективнее. И о том, почему бета-тестеры перестают писать баг-репорты и переходят «в оппозицию» к проекту.

Предисловие

За свою жизнь я участвовал в ЗБТ и ОБТ примерно 30 игр. И самый главный вывод, который я для себя сделал – гейм-девелоперы совершенно не умеют распоряжаться теми людскими ресурсами в виде нескольких тысяч жаждущих прокликать весь функционал геймеров, которые им сваливаются на голову. И именно поэтому и был написан данный материал. От геймера – разработчику, сидящему по ту строну экрана. От тестера – компаниям, которые не понимают, как правильно организовать процесс тестирования усилиями игроков.

Статья разбита на четыре раздела и написана в разговорном стиле. Я по порядку разбираю ошибки разработчиков на альфа-тесте, ЗБТ/ОБТ и при наборе тестеров после релиза. Те, кто хочет конкретики без долгих прелюдий и размышлений, могут сразу листать к последнему абзацу каждого раздела и выводам.

Думали ли вы когда-нибудь о том, что однажды слишком быстро втянулись в веб-программирование на PHP? И вот уже прошло много лет, у вас хороший опыт, и вы не думаете ни о каких других способах „делать“ веб, кроме как на PHP. Может быть, у вас возникают сомнения в правильности выбора, однако непонятно, как найти способ быстро его проверить. А хочется примеров, хочется знать, как изменятся конкретные аспекты деятельности.

Сегодня я попробую ответить на вопрос: «А что если вместо PHP писать на Python?».

Сам я долгое время задавался этим вопросом. Я писал на PHP 11 лет и даже являюсь сертифицированным специалистом. Я научился его «готовить» так, чтобы он работал в точности, как мне надо. И когда я в очередной раз читал на Хабре перевод статьи о том, как всё в PHP плохо, я просто недоумевал. Однако подвернулся случай пересесть на Ruby, а потом и на Python. На последнем я и остановился, и теперь попробую рассказать вам PHP-шникам, как нам питонистам живётся.

11 июня успешно завершилась кампания по сбору средств на создание проекта миссии пилотируемого облета Марса и Венеры. Я уже некоторое время хотел написать о том, куда и зачем лучше лететь, но, поскольку очень критически отношусь к облетным миссиям, откладывал публикацию, чтобы критикой ненароком не помешать в целом полезной идее. Ну а сейчас, присоединившись к поздравлениям и пожелав всяческих успехов команде разработчиков проекта, можно без помех поразмышлять, какой объект будет наиболее востребованным для пилотируемой космической экспансии?

Добрый день, уважаемое хабрасообщество!

В конце ноября 2013 года мы с коллегой устроили встречу, на которой провели сеанс «интенсивного введения Scala в мозг добровольцев».

Выкладываю на суд общественности наше творчество и краткое описание «эксперимента».