👾, Хабр!
Давно не виделись.
Сегодня мы рассмотрим ещё пару расширений классической модели, которые позволяют достичь ещё большей вариативности поведения правил конфигурации.
В первых статьях цикла мы познакомились с поколениями, одной из базовых и простейших модификаций стандартной конфигурации клеточных автоматов. До этого дополнения наши клетки могли находиться лишь в двух логических состояниях – пустая и живая (0 и 1, соответственно). После же, с новым параметром G, мы добавили третье положение – старение, что значило, что клетка, после выхода из состояния 1, начинала отмирать, доходя до состояния G-1, и только после возвращая состояние к 0. Во время старения клетки не влияют на соседей, не проходят проверки выживания, увеличивая собственный счётчик состояния с каждым шагом, но они и не позволяют новым клеткам рождаться на их месте.
Дополнение поколений является самым популярным, среди всех модификаций стандартной модели, и даже, фактически, оно стало частью правила по умолчанию, наравне с B/S, используясь практически во всех прочих расширениях, хотя использование поколений, конечно, опционально.
Со временем участники сообщества начали предлагать дополнения и к этому варианту конфигурации. На поверхности лежали многие вариации, как ещё возможно изменить или переставить состояния клеток. Одним из них были и обратные поколения, a.k.a. snoitareneG, с которых мы и начнём.
, 
— пересечение полуплоскостей, 
— алгоритм Форчуна) и некоторых тонкостях реализации (на языке C++).
