如果要想自己设计一个roguelike游戏,那么需要你有一个随机地图生成,我在indienova上看到一篇文章,描述了一个roguelike算法,然后自己用unity实现了一个下. 原文地址:随机生成 Tile Based 地图之——洞穴 原文有这个算法的各种讲解,还有动态的演示图,不理解算法原理的可以去看一下. 根据这个算法的代码: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; pu

2D地图随机生成基础绘图 海陆分布

/** * 求一个数的平方 * @param $n */ function sqr($n){ return $n*$n; } /** * 生产min和max之间的随机数,但是概率不是平均的,从min到max方向概率逐渐加大. * 先平方,然后产生一个平方值范围内的随机数,再开方,这样就产生了一种“膨胀”再“收缩”的效果. */ function xRandom($bonus_min,$bonus_max){ $sqr = intval(sqr($bonus_max-$bonus_min)); $

大熊猫猪·侯佩原创或翻译作品.欢迎转载,转载请注明出处. 如果觉得写的不好请多提意见,如果觉得不错请多多支持点赞.谢谢! hopy ;) Delve是一个很有意思的地牢探险类型的游戏,其中每一关的地图都是随机生成的. 至于如何在生成地图时兼顾随机性和一定模式,网上有很多不错的建议.你也可以从Delve的源代码中找到答案(如果学习目的需要源代码的可以Q我,或者自行度娘) 这里只是谈一下源代码中有一个小bug,我们看如何修复它! 随机生成地图是放在LevelHelper.swift文件中,其中结构t

0x00 随机 我们不能预测天空中乌云的样子,因为它的纹理总是具有不可预测性.这种不可预测性叫做随机 (random). 在计算机图形学中,我们通常使用随机来模拟自然界中的噪声.如何获得一个随机值呢,让我们从下面的函数入手: y = fract(sin(x) * 10000.0); 这里,sin(x) 乘以了一个很大的数:10000.0,使得 x 值的一点微小变化也会引起计算结果的剧烈变动.同时,根据 sin 的图形我们可以知道,在一个小范围内,sin 函数的变化率总是不同的.结合这两点,再使用

随机生成五个不同整数 点击查看代码 /* 题目解析: 1.采用Math对象的random()方法, 2.将每次生成的数跟之前的数判断相等则此次生成无效i-- */ function randomNum(){ var arr = []; for(var i = 0;i<5;i++){ arr[i] =Math.floor(Math.random()*10)//整数 // arr[i] =Math.random()*10//随机数 for(var j =0;j<arr.length-1;j++ )

文章原地址 上一个地图生成算法,这一次是一个地牢的生成算法,是一个国外的人写的算法,用dart语言写,我把它改成了unity-c#. 原作者博客地址:Rooms and Mazes: A Procedural Dungeon Generator 当然,我看英文很吃力,好不容易找了一篇翻译后的文章,分享给英语不太好的人. 一个翻译后的版本:房间和迷宫:一个地牢生成算法 然后原作者的算法代码地址(dart):github 算法的原理请看原文地址或者翻译地址,那里有各种动态演示图,讲解的也很清楚,代码

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

由于老师要求要实现一个填充算法,而每次填充都需要一个源图形[不规则],用mspaint自己画太麻烦,于是打算自己动手随机生成. 这里用的是 Polygen()函数,但是注意首尾相接,另外,为了保证规则点,所以采用的是按顺序随机生成点,类似时钟上的刻度分布. void RandomRect(TCanvas *c,int halfvertexs,int weight,int height) { RandSeed=Now(); randomize(); TPoint *v; v = (TPoint*)

问题描述: 给定输入N,生成从1开始的:1,2,3,4,......N 一组随机序列,序列中的数不能重复出现. 比如:N=5,合法的随机序列为{4,3,1,5,2} .{3,1,4,2,5}……非法的序列有{5,4,1,2,1} 来源:<数据结构与算法分析-MAW著  第二章习题2.8> 思路1: 对于数据a[N]而言,当随机生成第i个数a[i]时,确保a[i]在 a[0]至a[i-1]中没有出现过,就把该数放入a[i],继续生成下一个数a[i+1] 算法复杂度为O(N^2logN)---每生

网吧充值系统namespace ConsoleApplication1 { class Program { struct huiyuan { public string name; public string password; public double yue; } static void Main(string[] aaa) { ArrayList Ul = new ArrayList(); while (true) { try { Console.WriteLine("请输入您要执行的操

先上图. 效果 代码 随机生成迷宫要求任意两点都能够找到相同的路径,也就是说,迷宫是一个连通图.随机生成迷宫可以使用普里姆算法.广度优先算法.深度优先算法等实现.这里将使用普里姆算法通过生成最小数的方法,实现迷宫图. 初始迷宫 迷宫有路和墙,白色表示路,黑色表示墙.每一个格子代表一个顶点,这里一共有100个顶点,需要找出99条边,使顶点连接起来,也就是要打通99块墙. 迷宫使用二位数组保存,为迷宫指定路的行数和列数,生成初始数组. 普利姆算法不了解的话,可以参考这篇博客的解析. /* * thi

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

我的世界ParaCraft结合开源地图OpenStreetMap生成3D校园的方法简介 版本1.0 日期2019.2.3 作者Ray (82735589@qq.com) www.TimeGIS.com 0. 目标 Paracraft是LiXiZhi开发的一种类似我的世界Minecraft 的3D编辑软件, Paracraft开放源码,可以在 https://github.com/LiXizhi 找到更多信息. 本文介绍使用NPL语言(一种类似LUA的语言)开发Paracraft的一个Mod插件:

<?php /** * 红包分配算法 * * example * $coupon = new Coupon(200, 5); * $res = $coupon->handle(); * print_r($res); * @author Flc <2018-04-06 20:09:53> * @see http://flc.ren | http://flc.io | https://github.com/flc1125 */ class Coupon { /** * 红包金额 * @

由于我的极差记忆力,我打算把这个破玩意先记下来.因为以后会有改动(Delaunay三角网生成算法),我不想把一个好的东西改坏了... 好吧-- 凸包生成算法,: 1.先在指定的宽(width)高(height)范围内生成一堆随机点:   1.1. 生成N个不重复的正整数,使用洗牌算法让生成的数字不重复:   1.2. 将每个数字分解成坐标.可以设想一个二维数组,每个数字依次填进数组内.那么,对于数字A来说,它能够生成的坐标则为: x = A % width; y = (A% width== 0)

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

2017年1月14日 14:19:14 星期六 一, 整体设计 算法有很多种, 可以自行选择, 主要的"架构" 是这样的, 用redis decr()命令去限流, 用mysql去记录各种需要的数据 二, 红包算法 简便起见, 红包金额用整数表示, 假设每个红包里边有x个糖豆, 每个人最少一个豆 一种: 每个红包的最大金额是: (剩余金额/剩余红包数)*2, 需要开始的时候预先分配给每个人一个豆 function randBean($total_bean, $total_packet)

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个