Algorithm Visualizer

Algorithm Visualizer ist eine Anwendung, die speziell für Schüler entwickelt wurde, um Algorithmen besser zu verstehen. Es hilft dabei, die Funktionsweise von Algorithmen zu verstehen. Die Sammlung der darin enthaltenen Algorithmen umfasst Suchen, Sortieren, Pfadfindung, Diagramme / Bäume, N-Queen, KMP und Markov-Kette, alles in allem ein Paket mit dem größten Teil davon. Es entwickelt im Kopf der Schüler eine Wahrnehmung darüber, wie sich die Dinge am Ende einer bestimmten Aufgabe entwickeln. Studenten, die sich für Technologie interessieren, können dies verstehen und einen besseren Einblick in solche Lektionen erhalten, die in einem frühen Stadium des Studiums studiert werden und sich darin auszeichnen können. Es enthält eine ganze Reihe von Datenstrukturen wie Arrays, Diagramme, Bäume, Zeichenfolgen und vieles mehr. Da es immer so war, dass ein Schüler besser lernen kann, wenn er anfängt, Dinge zu visualisieren, bietet Ihnen diese Anwendung all diese Dinge, da Sie die Größe von Datenstrukturen ändern und die Arbeitsgeschwindigkeit von Algorithmen steuern und damit spielen können es so lange du willst und kann darin brillant werden.

1) Searching Visualizer: - Es enthält lineare, binäre, Sprung-, Interpolations- und exponentielle Suchalgorithmen. Benutzer können die Größe eines Arrays leicht ändern und die Geschwindigkeit steuern, mit der sie den Algorithmus visualisieren möchten.

2) Sortier-Visualizer: - Er enthält Sortieralgorithmen für Blasen, Schnell, Zusammenführen, Einfügen und Auswahl. Benutzer können die Größe eines Arrays leicht ändern und die Geschwindigkeit steuern, mit der sie den Algorithmus visualisieren möchten.

3) Path Finding Visualizer: - Es enthält Dijkstra-, DFS-, BFS- und A-Star-Algorithmen.

Hier kann man leicht Gewichte und Blöcke setzen, um einen nicht kreuzbaren Weg zu zeigen. Die Geschwindigkeit kann vom Benutzer leicht gesteuert werden. Der Benutzer muss die Startposition und das Ziel auswählen, an dem er den Pfad visualisieren möchte. Verschiedene Farben wurden verwendet, um den Prozess zu kennzeichnen, und am Ende zeigt der grüne Farbpfad die endgültige Route vom Start bis zum Ziel. Ein Tutorial soll die Benutzer am Anfang führen.

4) Diagramme / Bäume: - Eine Diagrammdatenstruktur besteht aus einem endlichen (und möglicherweise veränderlichen) Satz von Scheitelpunkten (auch Knoten oder Punkte genannt) zusammen mit einem Satz ungeordneter Paare dieser Scheitelpunkte für einen ungerichteten Graphen oder einen Satz geordneter Scheitelpunkte Paare für einen gerichteten Graphen. Es enthält Funktionen zum Ziehen und Ablegen und bietet Benutzern eine sehr bequeme Möglichkeit, ihr eigenes Diagramm oder ihren eigenen Baum anzupassen. Das Diagramm enthält die Tiefensuche und die Breitensuche. Es gibt einen separaten Bereich für Bäume. Der Benutzer kann die Höhe des Baumes sowie den Durchmesser des Baumes überprüfen. Vor der Verarbeitung muss der Benutzer einen Startknoten hinzufügen, der in einem blauen Knoten mit einem Pluszeichen dargestellt wird.

5) N-Queen Visualizer - Zu Beginn kann der Benutzer die Boardgröße ändern und die Visualisierung starten. Die N-Königin ist das Problem, N Schachköniginnen auf ein N × N-Schachbrett zu legen, damit sich keine zwei Königinnen gegenseitig angreifen. Es handelt sich um eine Backtracking-Lösung, und nach der Verarbeitung werden alle Ergebnisse in separaten Aktivitäten zusammen angezeigt.

6) KMP-Algorithmus: - KMP (Knuth Morris Pratt) ist ein Mustersuchalgorithmus. Es werden zwei Eingaben benötigt, die Hauptzeichenfolge und das zu suchende Muster in der Hauptzeichenfolge. Die Geschwindigkeit kann vom Benutzer gesteuert werden. Es wird eine gelbe Farbe verwendet, um anzuzeigen, dass das Muster gefunden wurde.

7) Markov-Ketten-Algorithmus: - Er wird hauptsächlich beim maschinellen Lernen verwendet. Es wurde ein Tutorial erstellt, um die Benutzer durch das Tutorial zu führen. Der Benutzer muss einen großen Datensatz in den Trainingsdaten angeben und das Modell warten lassen. Bis dahin kann der Benutzer die Schritte visualisieren, in denen Präfix und Suffix gespeichert wurden. Nach dem Training ist das Modell dann testbereit und man kann die Wörter oder Buchstaben als Präfix eingeben. Die Vorschläge für die nächsten Wörter oder aktuellen Wörter werden im Vorschlagsfeld angezeigt, genau wie bei Verwendung einer Tastatur.