Algorithm Visualizer

অ্যালগরিদম ভিজ্যুয়ালাইজার হল এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা বিশেষ করে শিক্ষার্থীদের অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার জন্য। এটি একটি স্বাচ্ছন্দ্যে অ্যালগরিদমের কাজকে উপলব্ধি করতে সহায়তা করে। এটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে অ্যালগরিদমগুলির সংগ্রহে অনুসন্ধান, বাছাই, পথ-অনুসন্ধান, গ্রাফ / গাছগুলি, এন-কুইন, কেএমপি এবং মার্কভ-চেইন সব মিলিয়ে বেশিরভাগ প্যাকেজ রয়েছে। এটি কোনও নির্দিষ্ট কাজের পিছনে কীভাবে জিনিসগুলি প্রক্রিয়াজাত করছে তা শিক্ষার্থীদের মনে ধারণা তৈরি করে। প্রযুক্তির প্রতি আগ্রহী শিক্ষার্থীরা এটি উপলব্ধি করতে পারে এবং কলেজের প্রাথমিক পর্যায়ে অধ্যয়ন করা এবং এটিতে দক্ষ হতে পারে এমন পাঠগুলির সম্পর্কে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারে। এটিতে অ্যারে, গ্রাফ, গাছ, স্ট্রিং এবং আরও অনেক কিছুর মতো অনেকগুলি ডেটা স্ট্রাকচার রয়েছে। যেহেতু এটি সর্বদা ক্ষেত্রেই হয়েছে যে কোনও শিক্ষার্থী যখন তারা বিষয়গুলি কল্পনা শুরু করে তখন আরও ভাল শিখতে পারে তাই এই অ্যাপ্লিকেশনটি এই সমস্ত জিনিস আপনার হাতে এনেছে কারণ আপনি ডেটা স্ট্রাকচারের আকারকে পরিবর্তন করতে পারবেন এবং অ্যালগরিদমের কাজ করার গতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন এবং এতে খেলতে পারবেন এটি যতক্ষণ আপনি চান এবং এতে উজ্জ্বল হয়ে উঠতে পারে।

1) ভিজ্যুয়ালাইজার অনুসন্ধান করা: - এটিতে লিনিয়ার, বাইনারি, জাম্প, ইন্টারপোলেশন এবং এক্সপেনশনাল অনুসন্ধান অ্যালগরিদম রয়েছে। ব্যবহারকারীরা সহজেই একটি অ্যারের আকার পরিবর্তন করতে পারে এবং যে গতি দিয়ে তারা অ্যালগরিদমটি দেখতে চায় তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

2) ভিজ্যুয়ালাইজার বাছাই: - এটিতে বুদ্বুদ, দ্রুত, মার্জ, সন্নিবেশ এবং নির্বাচন বাছাইকরণ অ্যালগরিদম রয়েছে। ব্যবহারকারীরা সহজেই একটি অ্যারের আকার পরিবর্তন করতে পারে এবং যে গতি দিয়ে তারা অ্যালগরিদমটি দেখতে চায় তা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

3) পাথ ফাইন্ডিং ভিজ্যুয়ালাইজার: - এটিতে ডিজকস্ট্রা, ডিএফএস, বিএফএস, একটি তারা অ্যালগরিদম রয়েছে।

এতে সহজেই একটি আনস্রোস-সক্ষম পাথ দেখানোর জন্য ওজন এবং ব্লক সহজেই লাগানো যায়। গতিটি ব্যবহারকারী সহজেই নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন। ব্যবহারকারীর প্রারম্ভিক অবস্থান এবং গন্তব্যটি যেখানে সে পথটি কল্পনা করতে চায় তা চয়ন করতে হবে। প্রক্রিয়াটি বোঝাতে বিভিন্ন রঙ ব্যবহার করা হয়েছে এবং সবুজ রঙের পথটি গন্তব্য থেকে শুরু করে চূড়ান্ত পথটি দেখায়। একটি টিউটোরিয়াল এছাড়াও শুরুতে ব্যবহারকারীদের গাইড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

৪) গ্রাফ / গাছগুলি: - একটি গ্রাফ ডেটা স্ট্রাকচারটিতে একটি সীমাবদ্ধ (এবং সম্ভবত পরিবর্তনীয়) একটি অনুক্রমের সেট থাকে (একে নোড বা পয়েন্টও বলা হয়) একসাথে একটি অনির্দেশিত গ্রাফ বা অর্ডার করা সেটগুলির জন্য এই শিখরের আনঅর্ডারড জোড়গুলির সেট সহ একটি নির্দেশিত গ্রাফ জন্য জোড়া। এটিতে ড্র্যাগ এবং ড্রপের বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব গ্রাফ বা গাছ কাস্টমাইজ করার জন্য খুব সুবিধাজনক উপায় দেয়। গ্রাফটিতে গভীরতার প্রথম অনুসন্ধান এবং প্রস্থের প্রথম সন্ধান রয়েছে। গাছগুলির জন্য পৃথক অঞ্চল রয়েছে, ব্যবহারকারী গাছের উচ্চতা পাশাপাশি গাছের ব্যাসও পরীক্ষা করতে পারেন। প্রসেসিংয়ের আগে ব্যবহারকারীর একটি প্রারম্ভিক নোড যুক্ত করা দরকার যা এটির উপরে একটি চিহ্ন সহ নীল রঙের নোডে উপস্থাপন করা হবে।

5) এন-কুইন ভিজ্যুয়ালাইজার- শুরুতে ব্যবহারকারী বোর্ডের আকার পরিবর্তন করতে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন শুরু করতে পারেন। এন কুইন হ'ল এন দাবা কুইনগুলিকে একটি এন × এন দাবাবোর্ডে রাখার সমস্যা যাতে কোনও দুটি রানী একে অপরকে আক্রমণ না করে। এটি একটি ব্যাকট্রাকিং সমাধান এবং প্রক্রিয়াজাতকরণের পরে, সমস্ত ফলাফল একসাথে পৃথক ক্রিয়াকলাপে দেখানো হয়।

6) কেএমপি অ্যালগরিদম: - কেএমপি (নথ মরিস প্র্যাট) একটি প্যাটার্ন সন্ধানের অ্যালগরিদম। মূল স্ট্রিংটিতে অনুসন্ধানের জন্য দুটি স্ট্রিং এবং প্যাটার্ন লাগে। গতি ব্যবহারকারী দ্বারা নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে। প্যাটার্নটি পাওয়া গেছে তা দেখানোর জন্য এটি একটি হলুদ রঙ ব্যবহার করে।

7) মার্কভের চেইন অ্যালগোরিদম: - এটি বেশিরভাগই মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হয়। এটির মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের গাইড করার জন্য একটি টিউটোরিয়াল তৈরি করা হয়েছে। ব্যবহারকারীর প্রশিক্ষণের ডেটাতে একটি বড় ডেটাसेट দিতে হবে এবং মডেলটিকে অপেক্ষা করার অনুমতি দেওয়া উচিত এবং ততক্ষণ পর্যন্ত ব্যবহারকারী উপসর্গ এবং প্রত্যয়টি সংরক্ষণ করা পদক্ষেপগুলি কল্পনা করতে পারে। তারপরে প্রশিক্ষণ নেওয়ার পরে মডেলটি পরীক্ষার জন্য প্রস্তুত এবং প্রিফিক্সে শব্দ বা অক্ষর টাইপ করতে পারেন এবং পরবর্তী শব্দ বা বর্তমান শব্দের পরামর্শ পরামর্শ বাক্সে প্রদর্শিত হবে, যেমন আমরা কীবোর্ড ব্যবহার করার সময় দেখি।