Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
マインクラフトのコマンド圧縮の効率化を考えたら、40年前の論文のアルゴリズムを実装することになった話
Search
kurisaki kazuma
June 25, 2024
Technology
1
180
マインクラフトのコマンド圧縮の効率化を考えたら、40年前の論文のアルゴリズムを実装することになった話
kurisaki kazuma
June 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by kurisaki kazuma
See All by kurisaki kazuma
新規開発と並走したリファクタリング戦略.
kult0922
0
19
Next13 動的クエリ、 Server component で実装するか?Client component で実装するか?
kult0922
0
220
Web workerを使ってUXを向上させようとした話
kult0922
1
460
Other Decks in Technology
See All in Technology
RALGO : AIを組織に組み込む方法 -アルゴリズム中心組織設計- #RSGT2026 / RALGO: How to Integrate AI into an Organization – Algorithm-Centric Organizational Design
kyonmm
PRO
3
1.2k
Redshift認可、アップデートでどう変わった?
handy
1
140
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
21k
#22 CA × atmaCup 3rd 1st Place Solution
yumizu
1
180
AIと融ける人間の冒険
pujisi
0
120
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない (WSS 2026 静岡版)
asei
1
300
モノタロウ x クリエーションラインで実現する チームトポロジーにおける プラットフォームチーム・ ストリームアラインドチームの 効果的なコラボレーション
creationline
0
810
2025年の医用画像AI/AI×medical_imaging_in_2025_generated_by_AI
tdys13
0
330
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
2.6k
ソフトとハード両方いけるデータ人材の育て方
waiwai2111
0
180
Kusakabe_面白いダッシュボードの表現方法
ykka
0
140
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
150
Featured
See All Featured
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
0
89
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
330
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
13k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
A Soul's Torment
seathinner
4
2.1k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
0
710
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
0
200
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
410
Transcript
マインクラフトのコマンド圧縮の効率化を考え たら、40年前の論文のアルゴリズムを実装す ることになった話 Kurisaki Kazuma Meguro LT 2024-06-25
Kurisaki Kazuma AI-Shift (CyberAgent) Frontend engineer Hobby: ♠ 🦑
💻 🚶 https://x.com/KK_sep_TT https://github.com/kult0922
マインクラフトの画像変換アプリを作っています 作成した設計図はゲーム上に自動生成が可能 https://www.minecraft-dot.pictures
コマンドで配置する /setblock (x y) block_id /setblock 0 0 plank /setblock
0 1 plank /setblock 0 2 plank /setblock 1 0 plank /setblock 1 1 plank /setblock 1 2 plank /setblock 2 0 plank … 配置するブロックの数 = 実行コマンド数
コマンドで配置する /fill (x y) (x y) block_id 指定範囲の長方形の範囲に指定ブロックを配置する 左上 右上
/fill 0 0 4 3 plank 💡fill コマンドを使うことで実行コマンド数を圧縮できる
fillは長方形の形でしか配置できない OK NG /fill (x y) (x y) block_id
つまり。。。 複合長方形の最小分割を求めたい 最少分割数 : 3
アルゴリズムの論文があった! https://cir.nii.ac.jp/crid/1050282812867071360
論文を理解して実装 アルゴリズム概要 1. 複合長方形の縮退線を求める 2. 独立な縮退線の最大マッチング を求める 3. 複合長方形の輪郭をlinked listで管理
4. 2の縮退線で分割複合長方形を分割 5. 分割された長方形をの輪郭を走査して 8つのパターン分け で 分割していく skip
できた
単純な貪欲法との比較 分割数: 8 分割数: 14 複合長方形の大きさ、形に依存するが 、小さいものでも半分ほど圧縮できる 単純貪欲: 水平方向の連結だけを見てグルーピング 論文の実装
(理論値)
大変だったこと • アルゴリズムが難解 ◦ 理解するのに1日 • 実装が鬼大変 ◦ 図形の輪郭抽出 →
linked list 化 ◦ linked listの輪郭を分断するアルゴリズム ◦ エッジの最大マッチングの実装 • アルゴリズムをガッツリ組むにはTS(JS)だと大変 ◦ console.log の出力が参照なのでデバッグが困難 ◦ 有名アルゴリズム、データ構造でもライブラリがない (or 機能が少ない) 実装まで丸一週間くらいかかりました 😇 輪郭抽出して linked list で管理
振り返り Good • 大変だったが、実装は楽しかった • TS(JS)で複雑なアルゴリズム力が付いた • コマンド圧縮の理論値を出せた • 理論値はロマン
Bad • すごい時間がかかった • コマンド圧縮によるユーザへのインパクトは少ないかも?
個人開発ならオーバーエンジニアリングは自由 • (モチベが続けば) 無限にリソースを投下してもOK! • オーバーエンジニアリングによって得られる学びもある 面白そうなことは利益度外視でやっていきたい 💪