Kryptarytmy to bardzo przyjemna kategoria łamigłówek matematycznych, gdzie mając działanie zapisane literami, musimy znaleźć cyfry odpowiadające każdej z nich. W tym artykule chcę pokazać, jak do rozwiązywania zagadek tego typu można podejść algorytmicznie. Przy okazji od strony algorytmicznej poznamy mały wycinek kombinatoryki.

Wieże Hanoi to dla większości ludzi na świecie prosta, drewniana zabawka dla dzieci. Natomiast dla studentów informatyki to nie raz jedno z najgorszych wspomnień z pierwszych lat studiów i nauki programowania. Jak to możliwe? Co jest w nich takiego strasznego? Przekonajmy się na własną rękę.

Poprzednio w serii algorytmika gier pochyliłem się nad grą w sapera, gdzie przeanalizowaliśmy, jak generuje się planszę oraz prowadzi rozgrywkę. Teraz spróbujmy przenieść na komputer jedną z najpopularniejszych gier rozgrywanych na kartce — kółko i krzyżyk. Jednak tym razem nie skupimy się na zaprogramowaniu całej rozgrywki, a tylko na jednej rzeczy: sztucznej inteligencji komputerowego gracza.

Gdy we wczesnych latach podstawówki uczyliśmy się dzielenia (szczególnie „pod kreską”), w pewnym momencie dowiadywaliśmy się, że nie da się liczb idealnie podzielić. Czasami zostaje reszta. W końcu gdy dzielimy 6 na 4, to w szóstce zmieścimy tylko jedną czwórkę, ale to nie oznacza, że 6 dzielone przez 4 to po prostu 1. Mamy jeszcze 2 reszty, ewentualnie co dokładniejsi podaliby wynik 1,5. Jak się okazuje, obliczenie reszty z dzielenia, mimo że wydaje się czymś prostym i oczywistym... no cóż, zawsze coś musi się komplikować. Dlatego też przeanalizujmy tę operację: rozłóżmy ją na czynniki pierwsze i zobaczmy, co może tutaj pójść inaczej, i dlaczego, mimo różnych wyników, wciąż wszystko jest poprawnie.

Po wielokrotnym poruszaniu tematu na blogu, że wszelkie rzeczy związane z datami powinno się zostawić specjalistycznym bibliotekom i nie robić ich na własną rękę, nadszedł czas, aby coś w tym temacie jednak pokazać. Spośród wielu rzeczy, jakie możemy obliczać z dat, stwierdziłem, że najciekawsze jest określenie dnia tygodnia. Opiszę tutaj kilka sposobów, jak możemy to zrobić — nie tylko w kodzie, ale też matematycznie oraz w formie zagadki logicznej.

Operując na grafice dwuwymiarowej, jesteśmy przyzwyczajeni, że możemy robić tak podstawowe operacje, jak jej obracanie, przesuwanie czy zmiana rozmiaru. Każdy program graficzny na to pozwala, a z punktu widzenia programisty są to operacje dostępne z poziomu CSS lub bibliotek graficznych. Ale, jak już nie raz na tym blogu, rozbiję to na czynniki pierwsze i pokażę, co tak naprawdę siedzi pod spodem tych funkcji, a dokładniej — matematyka za tym stojąca.

Gry komputerowe nie raz skrywają w sobie wiele ciekawej algorytmiki, która albo jest zaskakująca, albo nietypowa, albo na tyle ciekawa, że warto się z nią zapoznać. Są też takie, które mają pod sobą wręcz bardzo „szkolne” algorytmy, ale nie oznacza to, że nie są ciekawe. Jedną z takich gier jest klasyczny saper, którego wielu zapewne kojarzy z gier wbudowanych w system Windows. Stoją za nim bardzo proste, lecz ciekawe w implementacji algorytmy. Napiszmy razem prosty klon tej gry.

W poprzednim artykule pokazałem, jaka algorytmika stoi za rysowaniem linii na ekranie. Zaczęliśmy od znanego wszystkim wzoru na funkcję liniową, aby przejść do optymalnego algorytmu, który na pierwszy rzut oka nie ma z nim nic wspólnego. Tym razem chciałbym kontynuować tematykę grafiki komputerowej i pokazać, jaka algorytmika stoi tym razem za rysowaniem okręgów.

Korzystając na co dzień z komputera, jeżeli zastanawiamy się, jak on działa, to myślimy albo o tym, jakie algorytmy wykorzystują jakieś skomplikowane aplikacje, albo jakie rozwiązania użyto do ich stworzenia, albo, tak z innej strony, jak to wszystko działa na poziomie sprzętu. Jednak rzadziej się zastanawiamy nad rzeczami, które po prostu się dzieją, otaczają nas bez przerwy i nie są spektakularne, a jednak proces, jak to się dzieje, sam w sobie może być całkiem ciekawy. Dlatego dziś opowiedzmy sobie o tym, jaka algorytmika stoi za rysowaniem na ekranie, a dokładniej — rysowaniem linii (odcinków).

W poprzednich częściach serii opisywałem, w jaki sposób tworzyć algorytmy sortowania bazujące na tym, jak na co dzień sortujemy, oraz jak podejścia te można optymalizować. Jednak, jak mogłeś się przekonać, nie są to najszybsze rozwiązania, dlatego teraz przejdziemy do omawiania tych mniej oczywistych podejść do sortowania, które okazują się być wydajniejsze. Omówimy algorytmy, które bazują na metodzie „dziel i zwyciężaj”.