ゴールデンウィークにTwitchでゲーム配信を始めた話｜古いMacBook Pro・PS4・OBSで配信環境を作ってみた

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古いMacBook ProでもTwitch配信はできる？PS4・Switch2用にOBS配信環境を作ってみた ゴールデンウィークで時間があったので、以前から少し興味があったTwitchでのゲーム配信を始めてみました。 アカウントは うえはら000 。 主にストリートファイター6や、趣味で遊んでいるゲームを配信しながら、だらだら話すようなスタイルで配信しています。 この記事では、実際にTwitch配信を始めるまでに用意した機材、古いMacBook Proで配信してみた感想、配信を始めて分かったことをまとめます。 これから「家庭用ゲーム機で配信を始めてみたい」「古いMacでも配信できるのか知りたい」という人の参考になれば嬉しいです。 配信を始めたきっかけ もともと格闘ゲームは好きで、ストリートファイター4シリーズをそれなりに遊んでいました。 スーパーストリートファイターIV AE Ver.2012の頃は、家庭用でやり込みつつ、休みの日に新宿のタイトーステーションにも遊びに行っていました。 当時は、AE時代と比べて大幅に弱体化された後のユンを使っていて、一瞬だけグランドマスターに到達したことがあります。 とはいえ、グランドマスターだった期間は本当に一瞬で、実際にはマスター上位からグランドマスターに届くか届かないかくらいの位置にいることが多かったです。 ちなみに、強かった頃のユンはほとんど触っていません。スパ4AEの頃はまだライトゲーマーで、フェイロンを使っていました。 その後、Ver.2012でユン・ヤンが大きく弱体化されたのですが、対戦しているうちに「弱くなったとはいえ、まだかなり強くないか？」と思うようになり、試しに使い始めました。 使ってみると思った以上に自分に合っていたので、そのまま使い続けて、最終的にグランドマスターに届くところまでやり込みました。 その後、ウルトラストリートファイターIVが発表され、ユンに有利なシステム(赤セビ)やキャラ自体の強化も追加されました。ユンは再び強キャラの一角に戻ったのですが、当時は大学受験の時期と重なってしまい、ほとんどプレイできませんでした。 受験が終わった後も、大学生活や社会人生活がそれなりに忙しく、気づけばストリートファイターからはかなり離れていました。 他のゲームはちょくちょく遊んでいたものの、ストリートファイターを本格的...
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ゼロから始めるLeetCode Day69 「279. Perfect Squares」

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概要

海外ではエンジニアの面接においてコーディングテストというものが行われるらしく、多くの場合、特定の関数やクラスをお題に沿って実装するという物がメインである。

どうやら多くのエンジニアはその対策としてLeetCodeなるサイトで対策を行うようだ。

早い話が本場でも行われているようなコーディングテストに耐えうるようなアルゴリズム力を鍛えるサイトであり、海外のテックカンパニーでのキャリアを積みたい方にとっては避けては通れない道である。

と、仰々しく書いてみましたが、私は今のところそういった面接を受ける予定はありません。

ただ、ITエンジニアとして人並みのアルゴリズム力くらいは持っておいた方がいいだろうということで不定期に問題を解いてその時に考えたやり方をメモ的に書いていこうかと思います。

Leetcode

Python3で解いています。

ゼロから始めるLeetCode 目次

前回
ゼロから始めるLeetCode Day68 「709. To Lower Case」

次回
ゼロから始めるLeetCode Day70 「295. Find Median from Data Stream」

Twitterやってます。

問題

279. Perfect Squares
難易度はMedium。
Top 100 Liked Questionsからの抜粋です。

正の整数nが与えられたとき、足してnになる完全な平方数の最小数（例えば、1, 4, 9, 16, …）を求めよ、という問題です。

Example 1:

Input: n = 12
Output: 3
Explanation: 12 = 4 + 4 + 4.

Example 2:

Input: n = 13
Output: 2
Explanation: 13 = 4 + 9.

#解法

class Solution:
    def numSquares(self, n: int) -> int:
        dp = [i for i in range(n+1)]
        for i in range(2,n+1):
            for j in range(1,int(i ** 0.5)+1):
                dp[i] = min(dp[i],dp[i-j*j]+1)
        return dp[n]
# Runtime: 4608 ms, faster than 39.65% of Python3 online submissions for Perfect Squares.
# Memory Usage: 14 MB, less than 60.54% of Python3 online submissions for Perfect Squares.

動的計画法を使って実装しました。
問題をみた時にあー・・・これDPや・・・ってなりました。
値が小さければ全探索でもいけますが、どう考えても効率が悪いので以上のように書いています。

なお、個人的なQiitaの記事の動的計画法のおすすめとして
動的計画法超入門！ Educational DP Contest の A ～ E 問題の解説と類題集
とPythonでの実装において
動的計画法 (Dynamic Programming：DP) 学習メモ　～by Python～　Part 1

が良い例じゃないでしょうか。
前者で概念を掴んで、後者でPythonでの実装について学ぶ、という方式が良いと思います。

そういえば日本語では動的計画法なのに英語ではDynamic Programmingなんですよね、不思議だ。

では今回はここまで。
お疲れ様でした。

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