Черкашин Дмитрий Deathberry

Если есть необходимость сделать построение — выравниваем кусок ландшафта, предположим, 4х4 игровых полигона и на нём делаем наше построение.

Безусловно)
В данный момент стратегия находится в начальной стадии разработки, т.к. к сроку сдачи я не успел. А началась разработка с того, что преподаватель в универе предложил написать стратегию используя OpenGl.

Оставит, только по углам они будут скруглены в пользу окружающих плоскость точек. В том и разница между алгоритмами — если делать обычный шум в один проход будет явно видно, что, например, если экстремумы задавались с шагом в 8 элементов в радиусе этих 8 элементов будет высматриваться одна и та же функция.
Как я уже говорил ранее — в моём случае это стратегия, правда ещё не дописанная. Кто-то в комментариях предлагал генерацию планет, я же этот алгоритм планирую прикрутить на генерацию астероидов. Также вполне сойдёт для клона 3х-мерной песочницы по типу minecraft.

Совершенно верно. Если, например, целью является terrain на 4000х4000 полигонов — алгоритм затянется, ни о какой генерации в реальном времени для всего участка уже можно и не говорить. Однако алгоритм хорошо подходит для сеток размерами от 32х32 до 512х512.
Что касательно второй проблемы — на практике данной проблемы при размерах более 32х32 не возникнет. Если же есть необходимость оставить края карты пологими можно ограничить площадь, на которой генерируются квадраты.

Есть небольшая разница. Комментаторы выше заметили, что на ландшафте присутствуют плоские участки. Как по мне это скорее плюс, нежели минус, Value Noise не оставит такие «плоскости». Рассматривайте это как альтернативу, а не замену.

GLFW + OpenGl

Шум Перлина для новичка будет сложнее в написании, даже по сравнению с «diamond-square», и даёт результат, схожий с последним. Алгоритм из статьи хорошо подходит для генерации ландшафта, например, в стратегиях.

Дело не в том, что они не затронуты. Если присмотреться — можно увидеть, что они немного приподняты. Причиной тому служит то, что коэффициент «поднятия» был слишком мал.