Это топик-перевод статьи Eller's Algorithm. В ней рассказывается о способе программной генерации лабиринтов. Дальнейшее повествование идет от лица автора.

 __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __ __  
|__   |__       __ __|__   |   __|  |  |  |  |
|__   |__   |__|   __ __|   __ __      |     |
|        |  |  |     |  |__      |__|  |  |  |
|__|__|  |  |   __|   __|__   |   __|__|  |__|
|   __|  |     |__ __ __|  |  |__|  |     |  |
|  |  |  |  |__|  |__   |  |   __|__ __|  |  |
|  |__    __    __ __    __|  |   __   |  |  |
|  |  |  |  |      __|  |   __|  |  |__|  |  |
|  |     |     |__   |  |  |  |  |  |__    __|
|  |  |__|__|__ __|  |     |  |  |      __|  |
|__ __|  |  |  |__   |__|   __|     |   __ __|
|   __|  |   __|__      |__   |__|  |__    __|
|  |  |     |  |     |__|  |   __    __|   __|
|   __|  |__ __|__|      __|  |  |     |  |  |
|   __ __   |      __|__|  |__   |  |  |__|  |
|__ __ __|__ __|__ __ __ __ __|__|__|__ __ __|

Алгоритм Эллера позволяет создавать лабиринты, имеющие только один путь между двумя точками. Сам по себе алгоритм очень быстр и использует память эффективнее, чем другие популярные алгоритмы (такие как Prim и Kruskal), требуя памяти пропорционально числу строк. Это позволяет создавать лабиринты большого размера при ограниченных размерах памяти.

Рассказ пойдет о 2D играх от третьего лица (вид сверху). В основном это шутеры, но и стратегия будет тоже затронута. Для простоты сравнения и понимания мы возьмем наших любимых «котяток». Да, да, именно коты нам хорошо в этом помогут.

Что такое распределенные вычисления, думаю, на Хабре знают все. Если нет, то вот отличная статья, где все рассказывается подробнейшим образом, включая историю и описание различных проектов/платформ. В числе прочих, упоминается и платформа BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing). Немножко копипаста: " BOINC представляет собой готовую обвязку (типовые серверные компоненты + клиент) для проектов по сетевым вычислениям, которая значительно облегчает их запуск, хотя и не избавляет полностью от умственного труда, поскольку ряд серверных модулей необходимо готовить под конкретную задачу". Так вот, если до сих пор вычисления проводились только на ПК, то теперь эта платформа доступна и для мобильных устройств на базе Android.

И не только оснастили, но и сделали веб-страницу, на которой пользователи могут увидеть, где находится каждый из 262 автобусов, что работают на 32 маршрутах города.
Луцк опередил в этом вопросе не только Киев и Львов, но и Винницу, где уже давно говорят о внедрении подобной системы. Это первый (из известных нам) украинских областных центров, который внедрил такие технологии практически на весь общественный транспорт.

Как частый посетитель тэга PHP на StackOverflow, я очень часто встречаю вопросы о том, как распарсить какие-то конкретные аспекты HTML, используя регулярные выражения. Самый распространённый ответ на это:

«Ты не можешь парсить HTML с помощью регулярных выражений, потому что HTML не является регулярным. Используй XML парсер, и будет тебе счастье»

Это утверждение — в контексте вопроса — находится где-то между сильно вводящим в заблуждение и абсолютно неправильным. Что я хочу попытаться продемонстрировать в этой статье, так это то, насколько могущественны современные регулярные выражения на самом деле.

Даже если вы никогда в жизни не думали, что занимаетесь тестированием, вы это делаете. Вы собираете свое приложение, нажимаете кнопку и проверяете, соответствует ли полученный результат вашим ожиданиям. Достаточно часто в приложении можно встретить формочки с кнопкой “Test it” или классы с названием TestController или MyServiceTestClient.



То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.

Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?

Для разработчиков мобильных приложений существует много сервисов и веб-инструментов. Продвинутые компании и разработчики-одиночки знакомы со всеми этими сервисами не понаслышке. А вот новичок может запутаться и сделать неправильный выбор. Перейти на другой сервис можно без проблем, но ведь классно с самого начала пользоваться лучшим и удобным.

В нашей компании используется много подобных сервисов и инструментов, поэтому я решил рассказать вам кратко о лучших из них. О базовых вещах на подобии Basecamp, GitHub и т.п. речи не будет, т.к. это не сугубо специфические вещи для мобильной разработки.

Пройдемся по дизайну, серверным решениям, тестированию и аналитике.

Думаю, многие знакомы с весьма необычной игрой Minecraft (справа — пример сгенерированной в ней карты), в которой игрок находится на (практически) бесконечной поверхности Земли и может исследовать окружающий мир с минимальными ограничениями.

Как же автору игры, Notch'у, удалось добиться подобного сходства его случайных «миров» с земными просторами? В этом топике я как раз и рассмотрю один из способов построить искусственный ландшафт такого рода (и вскользь упомяну пару других способов), а также расскажу о моем небольшом усовершенствовании этого алгоритма, позволяющем значительно увеличивать размеры ландшафта без заметных потерь в производительности.

Внутри вас ждет несколько схем и красивых картинок, довольно много букв и ссылка на пример реализации алгоритма.

В данный момент ваша карьера разработчика iOS находится в том состоянии, когда вы написали одно приложение или два, и вам конечно интересно, что вы можете сделать, чтобы ваши приложения стали ещё лучше.

Помимо улучшения вашего приложения путем добавления в него всяких «завитушек», есть одна вещь, которую все хорошие разработчики должны сделать со своим кодом – обработать его утилитой Instruments!

Это руководство покажет вам, как использовать наиболее важные особенности утилиты под названием Instruments, которая поставляется вместе с Xcode. Она позволит вам проверить свой программный код на наличие проблем с производительностью, утечкой памяти и других проблем.

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Преобразование Хафа служит для поиска на изображении фигур, заданных аналитически: прямых, окружностей и любых других, для которых вы сможете придумать уравнение с небольшим количеством параметров. О преобразовании Хафа написано немало, и данная статья не ставит цели подробно осветить все аспекты. Я лишь объясню общий принцип, останавливаясь на особенностях, мешающих его реализации на GPU «в лоб» и, конечно же, предложу решение. Те, кто знают проблемы и хотят сразу видеть решение, могут пропустить пару-тройку разделов.

Главным недостатком Mono для Android является то, что для работы приложений требуется отдельная среда выполнения, отличная от Dalvik. И хотя полный доступ к CLR выглядит весьма привлекательно, проксирование и маршаллинг вызовов от одной среды выполнения к другой могут сильно повлиять на производительность. Так почему бы не убрать промежуточную компиляцию в IL-код и получать сразу рабочий Dex-код? Этим и занимается проект dot42.



В январе, после 1 года разработки, авторы проекта dot42 наконец-то перешли от обещаний к пряникам. И, хотя проект еще не дотягивает до состояния боевого продукта-конкурента Mono, стоит, как минимум, его рассмотреть и попробовать.

Должен признаться, что я плохой программист. Я не люблю настраивать Maven и писать конфигурации для Spring Framework. Я не знаю в деталях, как работает JVM (да и в общих чертах представляю это себе довольно смутно). Я плохо понимаю паттерны проектирования, а любая новая технология вводит меня в уныние. И тем не менее, я люблю программировать.

Специально для таких как я (а может, и для каких-то других) существует небольшой класс игр, представляющих собой квинтэссенцию программирования. В них не нужно скрещивать ежа с ужом и беспокоиться о версиях библиотек. Лишь кристально чистое алгоритмическое программирование, обёрнутое в симпатичный интерфейс — вот моё маленькое счастье.

Минуточку внимания.

Я не стану говорить о Robot Battle и тому подобных вещах. Вот не стану и всё. Возможно, я странный человек, но мне не нравится иметь дело с чем-то, хоть отдалённо напоминающим реальную физику. Интересующиеся могут почитать об этой игре здесь, а статья немного о другом.

Игра Oil Rush

В данной статье, состоящей из двух частей, речь пойдёт об использовании возможностей процедурных генераторов при создании контента для компьютерной игры Oil Rush и бенчмарка Valley (выйдет в феврале), разработанных на нашем собственном движке Unigine.

Прежде чем отправить в AppStore ваше приложение, вы долго тестируете его, чтобы убедиться, что ваше приложение работает безупречно. Оно отлично работает на вашем устройстве, но после того, как приложение попало в App Store, некоторые пользователи сообщают, что оно «вылетает»!

Если вы похожи на меня, то вы хотите, чтобы ваше приложение было на пять с плюсом. Значит, вы возвращаетесь в свой код, чтобы исправить сбой… а куда надо смотреть?

Вот когда пригодятся аварийные журналы iOS. В большинстве случаев, вы получите очень подробную и полезную информацию о причинах аварии, это вроде обратной связи от хорошего учителя.

В этом уроке вы узнаете, как выглядят аварийные журналы, а также как получить аварийный журнал из iOS-устройства и iTunes Connect. Вы узнаете о символизации и о том, как вернуться от аварийного журнала назад, в код. Мы также займёмся отладкой приложения с ошибками, которые могут привести к сбою в определенных ситуациях.

Взяв за основу первый урок, мы будем углубляться в мир поверхностей SDL. Как я уже говорил, SDL поверхности, в основном, это изображения, сохраненные в памяти. Представьте себе, что у нас есть пустое окно размером 320x240 пикселей. В системе координат SDL, окно представлено следующим образом:

Я давно регулярно читаю Хабр и заметил, что здесь довольно мало внятных статей о локализации ПО, ориентированных на разработчиков. По своему опыту управления проектами локализации я могу сказать, что локализация — это не только перевод строк и адаптация приложения к контексту той или иной страны, но и постоянное противоборство (в идеальных случаях — равноправное взаимодействие) с разработчиками.
В этой статье я постараюсь на примере показать, как можно создать так называемый localization-friendly code, то есть, организовать ресурсы таким образом, чтобы существенно облегчить локализацию приложения, снизив избыточные временные и финансовые затраты.
Сразу же оговорюсь, что речь пойдёт в первую очередь об интернационализации, то есть, об учёте всех лингвистических особенностей на этапе разработки. Если же ресурсы вашего проекта изначально не подразумевали локализацию, а впоследствии вы решились на неё, то их «затачивание» под локализацию может выйти намного дороже, чем доход от неё.

Сегодня мы будем заниматься постпроцессингом изображения в DirectX.

Как известно, в темноте зрение человека обеспечивается клетками-палочками сетчатки, высокая световая чувствительность которых достигается за счет потери цветочувствительности и остроты зрения (хотя палочек в сетчатке и больше, они распределены по гораздо большей площади, так что суммарное «разрешение» выходит меньше).

Все эти эффекты можно наблюдать самому, оторвавшись от компьютера и выйдя ночью на улицу.

В результате мы получим что-то вроде следующего (смотреть на весь экран!):

До: унылый польский шутер


После: финалист IGF и лауреат всех наград E3

У меня есть хобби — я разрабатываю мобильные казуальные игры. Поэтому мне часто приходится подвергать анализу хиты из топов Google Play и AppStore, клонировать удачные решения и не допускать чужих ошибок. В результате я выявил у всех самых хитовых игр некоторые сходные черты в геймплее и управлении. В этом посте я изложу свои наблюдения о том, что именно делает игру популярной, и как это лучше реализовать.

1. Геймплей

Главные сходства игрового процесса таких хитов рынка мобильных игр, как Angry Birds, Ninja Jump, FruitNinja, Rope'n'Fly, Doodle Jump — простота и однообразие. Минимум действий и постоянное их повторение.

а) Лёгкость прохождения

Все самые популярные игры крайне легки в прохождении или собственно в самом процессе игры. Эта одна из главных причин их бешеного успеха. Большинство владельцев телефонов и планшетов — обычные люди, они не считают интересным пяток раз на выходных перепройти Марио или Battletoads. Также помните причины, по которым люди играют в мобильные игры. Причины эти — скука и усталость. Люди сидят на работе, на скучных лекциях, едут в метро, и вполне логично у них возникает желание поиграть. Поэтому ни в коем случае нельзя делать огромные сложности в играх — скучающие не получат веселья (девиз Dwarf Fortress «Проигрывать — это весело» здесь не прокатит), а уставшие от сложностей на работе не станут вкладывать кучу сил ещё и в какую-то игрушку.

Предисловие

Это приложение может и не имело практической ценности, но опыта прибавило действительно много. Я бы хотел немного поразмышлять на тему компьютерного зрения. Эта область является одной из самых захватывающих в современных компьютерных вычислениях, и она очень сложна. Что легко и просто для человеческого мозга, то очень сложно для компьютера. Многие вещи до сих пор остаются невозможными с сегодняшним уровнем развития IT.

Программа написана с помощью низкоуровневого языка C++, потому что я действительно хотел понять, как же это все работает изнутри. Если вы тоже хотите начать изучение компьютерного зрения, то для этого пригодиться библиотека OpenCV. На CodeProject вы сможете найти несколько уроков по ней. Изображение с веб-камеры получается с помощью исходного кода Вадима Горбатенко (AviCap CodeProject).