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...

ゼロから始めるLeetCode Day106「209. Minimum Size Subarray Sum」

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 Day105「111. Minimum Depth of Binary Tree」

次回
ゼロから始めるLeetCode Day107「98. Validate Binary Search Tree」

Twitterやってます。

問題

209. Minimum Size Subarray Sum
難易度はMedium。
コーディング面接対策のために解きたいLeetCode 60問からの抜粋です。

問題としては、n個の正の整数の配列numsと正の整数sが与えられたとき、連続するnumsの和がsを超える部分配列の最小の長さを求めなさい、というものです。
なお、仮にそのような部分配列が存在しない場合は0を返してください。

解法

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, s: int, nums: List[int]) -> int:
        index,num,low = 0,0,float("inf")
        for i in range(len(nums)):
            num += nums[i]
            while num >= s:
                low = min(low,i-index+1)
                num -= nums[index]
                index += 1
        return low if low != float("inf") else 0
# Runtime: 84 ms, faster than  56.50%  of  Python3  online submissions for  Minimum Size Subarray Sum.
# Memory Usage: 16.4 MB, less than  11.95%  of  Python3  online submissions for  Minimum Size Subarray Sum.

for文を回して用意した変数numの値が与えられた基準値のsを超えるまで加算し続け、超えた時点で
for文の中でnumsを超えた段階で現在のlow(初期値がinf)とi-index+1のどちらが小さいか、すなわち部分配列の最小値がどちらにあるかを求めます。

ここでの処理はまずinfについて理解してからの方が分かりやすいのでinfについて触れます。

最初に変数を宣言した段階でなぜfloat("inf")を代入しているのか気になった方もいるかもしれません。
これはどちらが最大とか最小の問題を解く時によくある手法の一つで、float("inf")ないしは-float("inf")と言った正の無限大や負の無限大はint型と比較した時にどんな値よりも大きい(小さい)と見做されるのです。

つまり、今回のようなケースの場合、最初にfloat("inf")を宣言した段階で、while文の最初の処理である

low = min(low,i-index+1)

という処理は初回に限り、必ずi-index+1の値が代入されます。
2回目以降は値によって代入される値が変化しますが、必ずこういう処理にしたい時にこう言った正と負の無限大を利用する、というわけなんですね。

また、問題文に仮に存在しない場合は0を返せとあるため、仮に最初の処理が行われない、すなわち部分配列が存在しなかったときの分岐が最後の内包表記に書かれています。

それ以外の処理は特に特筆すべき点はないので、今回はここまで。お疲れ様でした。

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