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

Image
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...

ゼロから始めるLeetCode Day92 「4. Median of Two Sorted Arrays」

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 Day91「153. Find Minimum in Rotated Sorted Array」

次回
まだ

Twitterやってます。

問題

4. Median of Two Sorted Arrays
難易度はHard。

問題としては、サイズmnの2つのソートされた配列nums1nums2がある。2つの並べ替え配列の中央値を求めよ。
なお、全体の実行時間の複雑さは,O(log (m+n))でなければならず、nums1nums2はどちらも空ではないと仮定してもよい。

Example 1:

nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]
The median is 2.0

Example 2:

nums1 = [1, 2]
nums2 = [3, 4]
The median is (2 + 3)/2 = 2.5

解法

O(log(m+n))である、ということは二分探索が使えますね。
ただ、難易度がHardということで、扱うリストが二つになっています。
これで書くコードの量が増えますし、書く量が増えるということは凡ミスも増える可能性が高くなります。
そして、二つとも同じ大きさのリストとは限らないのでその点もきちんと頭に入れておきましょう。

class Solution:
    def obtain_kth_num(self, nums1, nums2, k):
        nums1_len, nums2_len = len(nums1), len(nums2)
        nums1 = [-2**31] + nums1 + [2**31-1]
        nums2 = [-2**31] + nums2 + [2**31-1]
        left, right = max(0, k-nums2_len), min(nums1_len, k)
        while left <= right:
            i = (left+right) // 2
            j = k - i
            if nums1[i] > nums2[j+1]:
                right = i - 1
            elif nums2[j] > nums1[i+1]:
                left = i + 1
            else:
                return max(nums1[i], nums2[j])
            
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        nums_len = len(nums1) + len(nums2)
        mid = self.obtain_kth_num(nums1, nums2, (nums_len+1)//2)
        if nums_len % 2 == 0:
            mid = (mid+self.obtain_kth_num(nums1, nums2, (nums_len+1)//2+1)) / 2.0
        return mid
# Runtime: 116 ms, faster than 35.51% of Python3 online submissions for Median of Two Sorted Arrays.
# Memory Usage: 13.9 MB, less than 92.38% of Python3 online submissions for Median of Two Sorted Arrays.

DFSなどと同様に別に関数を実装してからメインで呼び出す、という形式を取りました。
-2**312**31-1というのはPython3にはlong型が存在しないためこういった方式を取っている、というのを以前も解説した気がします。

obtain_kth_num関数は与えられたnums1num2を入力として受け取り,配列のk番目に小さい数を返すための関数です。

なお、二分探索をする上で根底となる考え方はこの動画を参考にしました。
こういう動画を作れるくらい強くなりたい・・・

では今回はここまで。お疲れ様でした。

Comments

Popular posts from this blog

【OSLog】How to log a Swift project

Principles of UX/UI Designでこんなことを学んでいるよ 第一週 User-centerd design①

Swiftで使うQueueのテンプレート