el martillo de thor, aun no se puede interactuar con el.
La primera imagen surgió hace tan solo unos días antes de comenzar la nueva temporada de Fortnite.
Con tan solo unas pocas noticias de lo que se viene de cara a la nueva temporada de Fortnite Capítulo 2, Epic se ha adelantado un poco y ha decidido mostrar los tres primeros teasers de Fortnite Temporada 4. Aunque seguramente no serán los únicos, ya que puede ser que en los próximos días haya más.
El primero de estos teasers apareció en la Nintendo eShop de Corea, tal y como el usuario de Twitter FNBRHQ lo publicara a través de su cuenta personal. Esta imagen no era más que una confirmación del tema de la nueva temporada. La imagen de Marvel era un indicativo de lo que llegaría a Fortnite, de modo que los jugadores pueden esperar gran contenido de Marvel; aunque más adelante llegó una imagen a creadores de contenido donde se podía ver a Galactus.
Las cuentas oficiales de redes sociales de Epic Games liberaron el segundo teaser de la Temporada 4 de Fortnite, el cual tiene la letra 'E'. en la imagen se puede ver a Thor, Jonesy y Raven, lo que significa que Thor ha aterrizado de manera oficial en el mundo de Fortnite.
El tercer teaser de Fortnite temporada 4 Capítulo 2 se filtró, pero en la imagen se puede ver como en el mundo de Fortnite Thor golpea a Jonesy en mitad de un fondo que tiene la forma de la letra 'X', tal y como se puede ver en la imagen que también os dejamos más abajo.
hola, estos fueron los ganadores del torneo en solitario.
Primer lugar: Un pase de Temporada (IsraelCoronel).
Segundo lugar: Una cuenta de Twitch Prime (TryLine666Ψ).
Tercer lugar: Un baile de 200 pavos (ManuLovsU).
Hola, buenos días estos serán los premios del torneo del dia 09/agosto/2020:
<<Premio en Solitario>>
1ER LUGAR:
ALGO DE LA TIENDA DE 1000 PAVOS O UN PASE DE TEMPORADA.
2DO LUGAR:
UNA CUENTA DE TWITCH PRIME.
REGISTRO TORNEO – FORTNITE PRIVADAS
Estos son los términos y condiciones que todo equipo deberá aceptar para participar en los torneos de goku125, caso contrario el equipo no podrá participar.
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INSCRIPCIONES DE TORNEOS
Los equipos que se inscriban gratuitamente deberán de llenar un formulario que estará disponible los martes o miercoles de la semana del torneo, en caso de quedar cupos disponibles, estos equipos o solitario que se inscriben satisfactoriamente no necesitarán enviar información adicional o los datos que se indican a continuación.
Los equipos participantes que reserven cupos tendrán que enviar toda la información de registro al siguiente mail: armcorp@gmail.com o whatssapp al +523112922057 cuando vayan a crear el mail tienen que enviar los siguientes datos:
Seguir los requisitos completos:
*Mandar las capturas de pantalla, nombre de jugadores o del jugador, capitán y la persona responsable que recibirá el premio en caso de ganar el torneo. A continuación, encontraras un ejemplo:
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hola, saludos de favor les pido que dejen de seguir las paginas de ahli14 y onexbadboy en facebook, yt y twitch, no respetaron colaborar en equipo y andan con sus dagas.
nuevos requisitos
preguntar por ellos.
En anteriores publicaciones pudimos aprender algunas cosas elementales acerca de la teoría de grafos. En esta oportunidad aprenderemos a realizar Algoritmos de Búsqueda en Anchura (BFS, por sus siglas en inglés: “Breadth-First Search”) y de Búsqueda en Profundidad (DFS, por sus siglas en ingles: “Depth-First Search”).
Ambas técnicas constituyen métodos sistemáticos para visitar todos los vértices y arcos del grafo, exactamente una vez y en un orden específico predeterminado, por lo cual podríamos decir que estos algoritmos simplemente nos permiten hacer recorridos controlados dentro del grafo con algún propósito.
Siendo la búsqueda una de las operaciones más sencillas y elementales en cualquier estructura de datos, se han estandarizado el uso de estos algoritmos para ello, por lo que se conocen como algoritmos de búsqueda. Sin embargo, es importante resaltar que pueden utilizarse para muchísimas otras operaciones con grafos que no necesariamente incluyan la búsqueda de algún elemento dentro del grafo.
Un árbol es un grafo conexo a cíclico, y para cada par de vértices distintos sólo existirá un único camino. Un árbol está conformado por vértices (nodos) y arcos (aristas), al igual que un grafo. Si existe un camino de longitud 1 entre dos nodos en un árbol uno de ellos será el padre y el otro será el hijo. Los vértices pueden ser de tres tipos:
En los próximos tutoriales aprenderemos otras técnicas de programación muy útiles que podrás aplicar a diferentes situaciones.
Si necesitan poner en practica este tema, les recomiendo que vean el siguiente post "Implementado Algoritmos de Grafos en C++" donde detallamos ejercicios en C++ implementado estos grafos.
Ambas técnicas constituyen métodos sistemáticos para visitar todos los vértices y arcos del grafo, exactamente una vez y en un orden específico predeterminado, por lo cual podríamos decir que estos algoritmos simplemente nos permiten hacer recorridos controlados dentro del grafo con algún propósito.
Siendo la búsqueda una de las operaciones más sencillas y elementales en cualquier estructura de datos, se han estandarizado el uso de estos algoritmos para ello, por lo que se conocen como algoritmos de búsqueda. Sin embargo, es importante resaltar que pueden utilizarse para muchísimas otras operaciones con grafos que no necesariamente incluyan la búsqueda de algún elemento dentro del grafo.
Manejo de grafos
El recorrido que se hace con este tipo de algoritmos es a cíclico por lo que se dice que el recorrido es de árbol, sin embargo la entrada sigue siendo un grafo.Un árbol es un grafo conexo a cíclico, y para cada par de vértices distintos sólo existirá un único camino. Un árbol está conformado por vértices (nodos) y arcos (aristas), al igual que un grafo. Si existe un camino de longitud 1 entre dos nodos en un árbol uno de ellos será el padre y el otro será el hijo. Los vértices pueden ser de tres tipos:
- Raíz: Es el único nodo que no tiene padre.
- Nodo Interno: Es aquel que posee al menos un hijo.
- Nodo Externo: Es aquel que no tiene hijos, también se le denomina hoja.
Haremos nuestra implementación en el lenguaje de programación C++, utilizando Visual Studio 10.0. Lo primero que hay que hacer tanto en BFS como en DFS es crear toda la estructura base que nos permitirá manejar el grafo. Utilizaremos listas de adyacencia para representar el grafo, en este caso trabajaremos con un grafo no dirigido y no ponderado. En el tutorial antes mencionado se explica en detalle las consideraciones base para manejar el grafo, puedes consultarlo como referencia para la creación de esta primera parte del código.
En ambos casos el recorrido se inicia desde un nodo raíz, elegido arbitrariamente (En el caso de que el grafo sea un árbol, la raíz ya está determinada). También se debe indicar el elemento que ha de ser buscado.
Es fundamental marcar cada uno de los nodos que han sido visitados, de lo contrario podremos repetir los nodos una y otra vez, con lo cual no podremos salir nunca de nuestro algoritmo. Esta característica es lo que garantiza precisamente que el recorrido sea a cíclico. Para ello usaremos un vector de booleanos, que inicializamos en falso, y la declararemos como una variable global.
vector mark;
mark = vector(graph.V, false);
La diferencia entre BFS y DFS es el orden en que ha de recorrerse el grafo, para algunos problemas no tiene ninguna relevancia cual de los dos algoritmos ha de aplicarse, pero en otros casos esta elección es crucial.
Algoritmo de Búsqueda en Anchura (BFS)
La búsqueda en anchura supone que el recorrido se haga por niveles. Para entender más fácilmente de que se trata, hemos indicado en la siguiente imágen un grafo ejemplo en donde cada color representa un nivel, tomando como raíz o nodo inicial el que tiene el número 1. El recorrido se hará en orden numérico de forma consecutiva hasta llegar al nodo número 7.
La estrategia que usaremos para garantizar este recorrido es utilizar una cola que nos permita almacenar temporalmente todos los nodos de un nivel, para ser procesados antes de pasar al siguiente nivel hasta que la cola esté vacía.
queue q;
q.push(State(raiz));
mark[raiz] = true;
Inmediatamente después de declarar nuestra estructura de cola, agregamos el nodo raíz para poder iniciar el proceso de búsqueda. Esto se hace porque necesitamos tener al menos un elemento en nuestra cola, dado que la condición de salida es que la cola esté vacía. Luego marcamos el nodo raíz como visitado.
while(!q.empty())
{
State st = q.front();
q.pop();
if (st.node == nodo){
printf("'%d'n",nodo);
return;
}else printf("%d ",st.node);
int T = (int)graph.G[st.node].size();
for(int i = 0; i < T; ++i)
{
if (!mark[graph.G[st.node][i].node])
{
mark[graph.G[st.node][i].node] = true;
q.push(State(graph.G[st.node][i].node));
}
}
}
Cada vez que visitamos un nodo, lo desencolamos e imprimimos por pantalla el valor del nodo para ir indicando el recorrido. Luego agregamos a la cola todos los nodos del siguiente nivel y los marcamos como visitados antes de comenzar el ciclo de nuevo, en el que procesaremos estos nuevos nodos que hemos agregado a la cola.
Si encontramos el elemento buscado, la función BFS retornará al “main” e imprimirá entre comillas simples el valor del elemento buscado.
Podríamos hacer otro tipo de mensaje para indicar que el elemento ha sido encontrado, calcular el número de nodos que fueron visitados o incluso generar un mensaje especial en el caso de que el elemento no haya sido encontrado. Por el momento la función ha quedado lo más sencilla posible para enfocarnos únicamente en cómo hacer el recorrido.
Dejo un link para mas información: Algoritmo de Búsqueda en Anchura (BFS)
Dejo un link para mas información: Algoritmo de Búsqueda en Anchura (BFS)
Algoritmo de Búsqueda en Profundidad (DFS)
En el caso de la búsqueda en profundidad lo que se quiere es recorrer desde la raíz hasta los nodos extremos u hojas por cada una de las ramas. En este caso los niveles de cada nodo no son importantes. En la siguiente imagen podemos ver el orden en que se hace el recorrido desde el nodo raíz, indicado con el número uno, hasta el nodo número siete.
La forma más intituiva de hacer este algoritmo es de forma recursiva, de lo contrario tendríamos que usar en lugar de una cola una pila, pero con la recursión nos ahorramos la necesidad de utilizar esta estructura explícitamente y en lugar de ello nos valemos de la pila de recursión.
En este caso pasaremos por parámetro el nodo a buscar y el nodo actual (El nodo que esta siendo visitado en cada ambiente de recursión), que en la primera llamada será el nodo raíz.
void DFS(const int nodo, int nodoAct){
mark[nodoAct] = true;
if(mark[nodo]==true) return;
if (nodoAct == nodo){
printf("'%d'n",nodo);
return;
}else if(mark[nodo]==true) return;
else{
printf("%d ",nodoAct);
int T = (int)graph.G[nodoAct].size();
for(int i = 0; i < T; ++i)
{
if (!mark[graph.G[nodoAct][i].node]) DFS(nodo, graph.G[nodoAct][i].node);
}
}
}
En cada llamada recursiva marcaremos el nodo actual como visitado y luego verificamos si es el nodo buscado para salir de la recursión, este será nuestro caso base. De no ser el nodo requerido, se hace la llamada recursiva con todos los nodos hijos del nodo actual, pero en este caso, a diferencia del recorrido BFS, no se visitarán todos los hijos de forma consecutiva, sino que el algoritmo recorrerá en profundidad hasta llegar a un nodo extremo o nodo hoja, antes de retornar al ambiente de recursión en donde se encuentran los otros nodos hijos.
El orden en que se eligen las ramas en un recorrido DFS está determinado por el tipo de recorrido de procesamiento de árbol que se haya elegido, estos pueden ser:
- Pre-orden: Se procesa primero la raíz, luego la rama izquierda y luego las ramas siguientes hasta llegar a la que se encuentra más a la derecha.
- Post-orden: Se procesa el árbol desde las ramas izquierdas hasta la que se encuentra más a la derecha. Finalmente se procesa el nodo raíz
- Simétrico o In-orden: Se procesa la rama de la izquierda, luego el nodo raíz y luego la rama derecha.
En este caso el recorrido es Pre-orden.
Tips:
- La búsqueda en anchura se recomienda cuando lo que se necesita es buscar el camino más corto en grafos no ponderados.
- La búsqueda en profundidad se puede utilizar para detectar ciclos en un grafo, determinar si un grafo es conexo o no y cuántas componentes conexas tiene, determinar puntos de articulación y biconexión de grafos, entre otras cosas.
- Cuando no tiene importancia el orden en que visitemos los nodos y aristas del grafo, se puede usar cualquiera de los dos algoritmos.
Dejo un link para mas información: Algoritmo de Búsqueda en Profundidad (DFS)
Un grafo de ejemplo
Supongamos que tenemos el siguiente grafo leído:
Queremos ver el orden en que cada algoritmo ha de recorrer el grafo. Llamaremos a la función BFS en el main y posteriormente la función DFS. Tomaremos el nodo ’2′ como nuestro nodo raíz para ambos algoritmos y la salida obtenida será:
Conclusiones
Los algoritmos de búsqueda BFS y DFS son una de las herramientas básicas a la hora de trabajar con grafos. No sólo podremos usarlos para recorrer grafos o buscar elementos, sino que también podemos adaptarlos y mejorarlos para resolver de manera eficiente cualquier tipo de situaciones que podamos moldear como un grafo o un árbol.
En los próximos tutoriales aprenderemos otras técnicas de programación muy útiles que podrás aplicar a diferentes situaciones.
Estaremos atentos para resolver todas tus dudas. No olvides seguirnos y manifestar cualquier inquietud, queja o sugerencia.
Para mas información, dejo un vídeo explicativo por si tienen mas dudas sobre el tema.
Para mas información, dejo un vídeo explicativo por si tienen mas dudas sobre el tema.
Si necesitan poner en practica este tema, les recomiendo que vean el siguiente post "Implementado Algoritmos de Grafos en C++" donde detallamos ejercicios en C++ implementado estos grafos.
% busqueda-prolog-2.pl
% Metodos de busqueda en anchura en espacios de estados con PROLOG.
%==============================================================================
%******************************************************************************
% ENUNCIADO:
%******************************************************************************
% En lo que sigue vamos a implementar en Prolog la busqueda en anchura para
% problemas representados como espacios de estados. Recuerdese, de la
% practica anterior, que separabamos la representacion del problema del
% algoritmo concreto de busqueda. Un problema viene representado por los
% predicados estado_inicial/1, estado_final/2 y sucesor/2.
% Por ejemplo, el problema de busqueda correspondiente al siguiente grafo:
%
% a
% / \
% b c
% / \ | \
% d e f g
% // / \ |
% h i j k
%
% donde el estado inicial es "a", los estados finales son "f" y "j" y el
% arco entre "d" y "h" es bidireccional, viene representado por el siguiente
% programa Prolog:
estado_inicial(a).
estado_final(E) :-
member(E,[f,j]).
sucesor(a,b).
sucesor(a,c).
sucesor(b,d).
sucesor(b,e).
sucesor(c,f).
sucesor(c,g).
sucesor(d,h).
sucesor(e,i).
sucesor(e,j).
sucesor(f,k).
sucesor(h,d).
%******************************************************************************
% APARTADOS:
%******************************************************************************
% (1) Un NODO es una lista de estados [E_n,...,E_1] de forma que E_1 es el
% estado inicial y E_(i+1) es un sucesor de E_i. En nuestro caso, un nodo
% representa un camino pendiente de explorar. Un nodo representara una
% solucion si su ultimo estado (el primero del camino) es el estado inicial
% y su primer estado (el ultimo del camino) es un estado final. La busqueda
% en anchura la implementamos con una cola de espera de nodos pendientes de
% ampliar, en cada momento se escoge para su expansion el nodo que mas
% tiempo lleva en la cola.
% Realizar A MANO una busqueda en anchura correspondiente al problema del
% ejemplo anterior, explicitando la evolucion de la cola de espera.
% Cola inicial [[a]]
% Expansion 1 [[b,a], [c,a]]
% Expansion 2 [[c,a], [d,b,a], [e,b,a]]
% Expansion 3 [[d,b,a], [e,b,a], [f, c, a], [g, c, a]]
% Expansion 4 [[e,b,a], [f, c, a], [g, c, a], [h, d, b, a]]
% Expansion 5 [[f, c, a], [g, c, a], [h, d, b, a], [i, e, b, a], [j, e, b, a]]
% Encontrada solucion: [f, c, a] (que corresponde a [a, c, f]).
% (2) Como se ha visto en el apartado (1), es necesario construir la lista de
% nodos obtenidos mediante expansion de un nodo dado. La relacion expande/2
% va a realizar dicha tarea, teniendo en cuenta que no hay que considerar
% caminos ciclicos ni repetidos. Por tanto, debemos definir:
% expande(+Abiertos,?Sucesores) :-
% "Sucesores es la lista de los sucesores del primer elemento de Abiertos
% que no pertenecen ni al camino que lleva a dicho elemento ni a
% Abiertos"
% INDICACION: El siguiente predicado predefinido en Prolog puede ser de
% utilidad:
% findall(+Var, +Objetivo, -Lista) :-
% "Lista es la lista de TODAS las respuestas que se obtendrian sobre Var,
% al intentar satisfacer Objetivo. Si no existen respuestas no falla:
% simplemente crea la lista vacia."
% expande(Abiertos,Sucesores) :-
% Abiertos = [[E|C]|_],
% findall([E1,E|C],
% (sucesor(E,E1),
% not(member(E1,C)),
% not(member([E1|_],Abiertos))),
% Sucesores).
expande([[E|C]|R],Sucesores) :-
findall([E1,E|C],
(sucesor(E,E1),
not(member(E1,C)),
not(member([E1|_],[[E|C]|R]))),
Sucesores).
% (3) Definir el predicado anchura/2, tal que:
% anchura(+Abiertos, ?Solucion) :-
% "Solucion es solucion al problema de busqueda en el espacio de
% estados actualmente representado, con cola de espera Abiertos"
% INDICACION: Distinguir dos casos:
% - El primero de Abiertos es un nodo cuyo primer estado (ultimo del camino) es
% un estado final.
% - El primero de Abiertos es un nodo que hay que expandir usando expande/2.
% anchura(Abiertos,S) :-
% Abiertos = [[E|C]|_],
% estado_final(E),
% reverse([E|C],S).
anchura([[E|C]|_],S) :-
estado_final(E),
reverse([E|C],S).
% anchura(Abiertos,S) :-
% Abiertos = [_|R],
% expande(Abiertos,Sucesores),
% append(R,Sucesores,NAbiertos),
% anchura(NAbiertos,S).
anchura([E|R],S) :-
expande([E|R],Sucesores),
append(R,Sucesores,NAbiertos),
anchura(NAbiertos,S).
% (4) Definir el predicado anchura/1, tal que:
% anchura(?Solucion) :-
% "Solucion es solucion al problema de busqueda en el espacio de estados
% actualmente representado"
anchura(S) :-
estado_inicial(E),
anchura([[E]],S).
% (5) Usar el predicado anterior para resolver los siguientes problemas:
% - El grafo correspondiente al ejemplo del comienzo.
% - El problema de las jarras.
% - El problema de las 4 reinas.
% Obtener, mediante el mecanismo de traza, la sucesion de nodos analizados
% en cada uno de los problemas.
% Con el problema del grafo:
% 18 ?- trace(anchura/2, +call).
% anchura/2: call
% Yes
% 19 ?- anchura(S).
% T Call: ( 8) anchura([[a]], _G148)
% T Call: ( 9) anchura([[b, a], [c, a]], _G148)
% T Call: ( 10) anchura([[c, a], [d, b, a], [e, b, a]], _G148)
% T Call: ( 11) anchura([[d, b, a], [e, b, a], [f, c, a], [g, c, a]], _G148)
% T Call: ( 12) anchura([[e, b, a], [f, c, a], [g, c, a], [h, d, b, a]], _G148)
% T Call: ( 13) anchura([[f, c, a], [g, c, a], [h, d, b, a], [i, e, b, a], [j, e, b, a]], _G148)
% S = [a, c, f] ;
% T Call: ( 14) anchura([[g, c, a], [h, d, b, a], [i, e, b, a], [j, e, b, a], [k, f, c, a]], _G148)
% T Call: ( 15) anchura([[h, d, b, a], [i, e, b, a], [j, e, b, a], [k, f, c, a]], _G148)
% T Call: ( 16) anchura([[i, e, b, a], [j, e, b, a], [k, f, c, a]], _G148)
% T Call: ( 17) anchura([[j, e, b, a], [k, f, c, a]], _G148)
% S = [a, b, e, j] ;
% T Call: ( 18) anchura([[k, f, c, a]], _G148)
% T Call: ( 19) anchura([], _G148)
% No
% 20 ?- trace(anchura/2, -call).
% anchura/2:
% Yes
% (6) Vamos a mejorar el predicado anchura/2, haciendolo mas eficiente. Para
% ello vamos a evitar generar caminos que pasen por estados que pertenecen
% a algun nodo expandido o pendiente de expandir. Esto se consigue
% manteniendo una lista (cerrados) que va a contener los estados ya
% generados.
% (6.1) Definir:
% expande(+Abiertos,+Cerrados,?Sucesores) :-
% "Sucesores es la lista de los sucesores del primer elemento de Abiertos
% que no pertenecen ni a Abiertos ni a Cerrados."
% expande(Abiertos,Cerrados,Sucesores) :-
% Abiertos = [[E|C]|_],
% findall([E1,E|C],
% (sucesor(E,E1),
% not(member([E1|_],Abiertos)),
% not(member(E1,Cerrados))),
% Sucesores).
expande([[E|C]|R],Cerrados,Sucesores) :-
findall([E1,E|C],
(sucesor(E,E1),
not(member([E1|_],[[E|C]|R])),
not(member(E1,Cerrados))),
Sucesores).
% (6.2) Definir :
% anchura_con_cerrados(+Abiertos,+Cerrados,?Solucion) :-
% "Solucion es la solucion encontrada por busqueda en anchura a partir de
% las listas Abiertos y Cerrados, donde Abiertos es la lista de nodos
% pendientes de analizar y cerrados los estados ya generados"
% INDICACION: analoga a la dada en (3).
% anchura_con_cerrados(Abiertos,_,S) :-
% Abiertos = [[E|C]|_],
% estado_final(E),
% reverse([E|C],S).
anchura_con_cerrados([[E|C]|_],_,S) :-
estado_final(E),
reverse([E|C],S).
% anchura_con_cerrados(Abiertos,Cerrados,S) :-
% Abiertos = [[E|_]|R],
% expande(Abiertos,Cerrados,Sucesores),
% append(R,Sucesores,NAbiertos),
% NCerrados = [E|Cerrados],
% anchura_con_cerrados(NAbiertos,NCerrados,S).
anchura_con_cerrados([[E|C]|R],Cerrados,S) :-
expande([[E|C]|R],Cerrados,Sucesores),
append(R,Sucesores,NAbiertos),
NCerrados = [E|Cerrados],
anchura_con_cerrados(NAbiertos,NCerrados,S).
% (6.3) Definir:
% anchura_con_cerrados(?S) :-
% "S es una solucion del problema mediante busqueda en anchura, sin
% generar nodos mas de una vez"
anchura_con_cerrados(S) :-
estado_inicial(E),
anchura_con_cerrados([[E]],[ ],S).
% (7) Repetir el apartado (5) para el procedimiento de busqueda del apartado
% (6).
Fortnite: ¿Dónde están las letras F-O-R-T-N-I-T-E? - Localización
Encuentra todas las letras que forman la palabra F-O-R-T-N-I-T-E en Fortnite Battle Royale para poder conseguir el skin secreto de la Temporada 1 del Capítulo 2.
El Capítulo 2 de Fortnite Battle Royale ha traído una buena cantidad de novedades. Si bien el tema de los desafíos semanales funciona igual que en la Temporada X, la novedad la tenemos en los desafíos secretos. Ahora tendremos que buscar letras.
Para los que no sepan de qué va el asunto, tenemos que explicar cómo funcionan los desafíos secretos. Actualmente, se hace de la siguiente manera:
- Cada semana estará disponible al menos una nueva batería de desafíos, llamados "Misiones".
- Cada Misión tiene desbloqueados, por defecto, tres desafíos. Cada vez que completes un desafío se desbloqueará otro nuevo.
- Cuando hayas completado suficientes desafíos, se desbloquea una pantalla de carga como recompensa.
- El último desafío que se desbloquea consiste en buscar una letra escondida en la pantalla de carga de recompensa de la semana. Es decir, te señalan una ubicación donde encontrarás una letra.
- Estas letras sustituyen los Estandartes o Estrellas de batalla ocultas de las Temporadas anteriores.
- Las letras no se pueden encontrar hasta que hayas desbloqueado el desafío.
- Las letras no son comunes a todos los jugadores. Es decir, aunque tú cojas la letra, también la podrá conseguir cualquier otro que cumpla con los requisitos.
- Conseguir todas las letras forma parte de los Desafíos de Alter Ego. Es el primer paso para conseguir el skin secreto de la temporada.
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Letra F
La primera letra se consigue en Albercas Adormecidas, una de las nuevas zonas del juego, tras completar los desafíos de Nuevo mundo. Tendrás que ir a una colina al sudeste de la urbanización para dar con ella.
Letra O
Para poder hacerte con la letra O, antes tienes que completar los desafíos de Mar Adentro. Después tendremos que ir a la cala al nordeste de la Isla de Batalla, Peñascos Pedregosos, y buscar bajo el muelle.
Letra R
En el caso de la letra R, tendrás que dirigirte a la fábrica de Pantano Pringoso y buscarla bajo una de las pasarelas que conectan con el agua.
Letra T
En el caso de la letra T, una vez hayas completado al menos 8 d e los desafíos de Trato del astillero podrás ir a por ella. Te toca ir a la grúa al sur de Muelles Mugrientos. La letra está en la pasarela.
Letra N
La letra N corresponde a los desafíos de Toda la verdad. Te tocará buscarla en uno de los puestos de E.G.O., y no será complicado dar con ella sabiendo dónde tienes que mirar. La verdad es que la pantalla de carga es bastante explícita.
Letra I
[Próximamente]
Letra T (2ª)
[Próximamente]
Letra E
[Próximamente]
Fortnite Capítulo 2: Se filtra el tráiler y el mapa de la Temporada 11
Tras el final del juego tal y como lo conocíamos llegará un nuevo mapa, con nuevos desafíos, recompensas y posibilidades jugables, como lanchas, pescar o cargar con los compañeros caídos en combate.
Fortnite Battle Royale ha sido el protagonista del fin de semana. El videojuego de Epic Games ha destruido todo su universo con un agujero negro, que ha engullido el mapa y todo lo que lo rodea. El evento ha sido tan grande que, además de aglutinar a millones de espectadores en Twitch, YouTube o Mixer, ha conseguido generar una fascinante narrativa que os hemos explicado al completo. Mientras el juego se recupera y los aficionados se recuperan del susto, parece que se ha filtrado un tráiler que adelanta todos los contenidos que veremos en Fortnite Capítulo 2: Temporada 11, como el nuevo mapa y mucho más, con todo tipo de novedades jugables.
Un nuevo mapa, lanchas y cambios en la progresión
Fortnite Capítulo 2 traerá más novedades que un simple mapa. Se trata de una revolución de conceptos muy interesante, pues además de proseguir con la mecánica clásica que ha hecho tan famosa a la licencia de Epic Games, parece que ahondará en otros terrenos y aspectos para construir un videojuego más completo, abierto y amigable para todo tipo de público. El tráiler filtrado, que lo tenéis a continuación, ha sido encontrado por Lucas7yoshi -uno de los dataminers del videojuego-, por lo que su veracidad es casi incuestionable.
¿Qué vemos en el clip? Para empezar, un nuevo mapa. El escenario de Fortnite parece más amplio, natural y mucho menos viciado que el ambiente que habíamos visto hasta ahora, recordándonos irremediablemente a los comienzos del videojuego. ¿Por qué es bueno esto? Primero, porque facilita la entrada de nuevos jugadores -algo que necesita Epic Games para mantener el negocio- y segundo porque consigue que aquellos que se habían bajado del carro hace varios meses, vuelvan. Un mapa nuevo es un comienzo fresco, y eso siempre es una gran idea.
La llegada del mapa trae también nuevos vehículos y zonas acuáticas, como los barcos o lanchas, que tendrán una presencia más que notable en la jugabilidad. El tráiler del Capítulo 2 muestra combates, persecuciones y carreras en un río, algo que nos hace pensar en PUBG y otros battle royale y que, en la fórmula de Fortnite, puede funcionar especialmente bien. Remo, buceo o natación, junto a la pesca, parecen cobrar protagonismo. De hecho, en líneas generales, Fortnite parece abogar por una vía más cooperativa y amena, con una nueva progresión y un sistema de desafío más granular y con actividades más accesibles.
En el tráiler observamos a varios jugadores talando, pescando o ayudando a sus compañeros -como cargándolos en hombros, una nueva acción-, dándole un nuevo sentido al videojuego. Este sistema busca premiar a los jugadores menos hábiles, ya no es tan importante matar o conseguir bajas, sino pasarlo bien con tus amigos. Entrar en esta dinámica traerá recompensas, ya que estas tareas nos ayudarán a subir de nivel. El pase de batalla traerá consigo nuevos equipos, skins y elementos cosméticos, entre los que destacarán los nuevos Pogos, unos saltadores que seguro se convertirán en virales. Los emotes cooperativos especiales, otra de las novedades, irrumpirán en esta temporada.
Los cambios más importantes
- Nuevo mapa: un escenario más natural
- Irrupción de las lanchas o botes
- Cambios en la progresión y las actividades: un juego más accesible
- Más cooperativo que nunca: Fortnite premiará la cooperación
- Nuevos emotes cooperativos La posibilidad de cargar con nuestros compañeros caídos en combate
- Nuevo objeto para desplazarse: los Pogo
- Nuevas actividades, como pescar
Así será el nuevo mapa
A la vez que se ha filtrado este tráiler, uno de los data miners más prestigiosos, Lucas7yoshi, ha publicado cuál será el aspecto del mapa, que como ya se intuye en el vídeo ha sido renovado de arriba abajo, con nuevas zonas y posibilidades, que seguro iremos descubriendo en más detalle en los próximos días.
yeah this is the new map, thanks @ShiinaBR for helping verify it from footage twitter.com/deceasedcat124…
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Fortnite busca ser de nuevo un campo de batalla para todos
Era el principal fallo: se estaba haciendo difícil volver a disfrutar de Fortnite si dejabas de jugar unos meses. Ahora Epic ha querido reiniciarlo todo, creando un escenario más libre y cómodo, parecido al de sus inicios. Evitando las construcciones ridículas y el vicio de las mecánicas de parapetos -que estaban haciendo del competitivo algo aburrido-, con este Capítulo 2 parece que el battle royale vuelve a sus orígenes convirtiéndose en lo que era al principio: un patio de juegos para todos en el que pasarlo bien sea cual sea nuestra habilidad o nivel.
