Algorithm Visualizer

Algorithm Visualizer es una aplicación hecha especialmente para que los estudiantes comprendan mejor los algoritmos. Ayuda a comprender el funcionamiento de los algoritmos con facilidad. La colección de Algoritmos que ha incluido son Búsqueda, Clasificación, Búsqueda de ruta, Gráficos / Árboles, N-Queen, KMP y Markov-Chain, en general, un paquete con la mayor parte. Desarrolla una percepción en la mente de los estudiantes sobre cómo se procesan las cosas en el back-end de una tarea en particular. Los estudiantes interesados ​​en la tecnología pueden comprenderla y tener una mejor visión de las lecciones que se estudian en una etapa temprana de la universidad y pueden sobresalir en ella. Contiene una gran cantidad de estructuras de datos como matrices, gráficos, árboles, cadenas y mucho más. Como siempre ha sido un caso, un estudiante puede aprender mejor cuando comienza a visualizar cosas, por lo que esta aplicación le brinda todas estas cosas útiles, ya que puede cambiar el tamaño de las estructuras de datos y puede controlar la velocidad de trabajo de los algoritmos y puede jugar con todo el tiempo que quieras y puede ser brillante en ello.

1) Visualizador de búsqueda: contiene algoritmos de búsqueda lineal, binaria, de salto, de interpolación y de búsqueda exponencial. Los usuarios pueden cambiar fácilmente el tamaño de una matriz y pueden controlar la velocidad con la que desean visualizar el algoritmo.

2) Visualizador de clasificación: contiene algoritmos de clasificación de burbuja, rápida, fusión, inserción y selección. Los usuarios pueden cambiar fácilmente el tamaño de una matriz y pueden controlar la velocidad con la que desean visualizar el algoritmo.

3) Path Finding Visualizer: contiene algoritmos Dijkstra, DFS, BFS, A star.

En este se pueden poner fácilmente pesos y bloques para mostrar un camino no cruzable. La velocidad puede ser controlada por el usuario fácilmente. El usuario debe seleccionar la posición inicial y el destino donde desea visualizar el camino. Se han utilizado varios colores para denotar el proceso y, al final, la ruta de color verde muestra la ruta final desde el inicio hasta el destino. Un tutorial también está diseñado para guiar a los usuarios al principio.

4) Gráficos / Árboles: - Una estructura de datos de gráfico consiste en un conjunto finito (y posiblemente mutable) de vértices (también llamados nodos o puntos), junto con un conjunto de pares desordenados de estos vértices para un gráfico no dirigido o un conjunto de vértices pares para un gráfico dirigido. Contiene características de arrastrar y soltar y ofrece una forma muy conveniente para que los usuarios personalicen su propio gráfico o árbol. El gráfico contiene la primera búsqueda de profundidad y la búsqueda de primera amplitud. Hay un área separada para los árboles, el usuario puede verificar la altura del árbol y el diámetro del árbol. Antes de procesar, el usuario debe agregar un nodo inicial que se representará en un nodo de color azul con un signo más sobre él.

5) N-queen Visualizer: al principio, el usuario puede cambiar el tamaño del tablero e iniciar la visualización. La Reina N es el problema de colocar N reinas de ajedrez en un tablero de ajedrez N × N para que no se ataquen dos reinas. Es una solución de seguimiento y después del procesamiento, todos los resultados se muestran en actividades separadas juntos.

6) Algoritmo KMP: - KMP (Knuth Morris Pratt) es un algoritmo de búsqueda de patrones. Se necesitan dos entradas, la cadena principal y el patrón para buscar en la cadena principal. La velocidad puede ser controlada por el usuario. Utiliza un color amarillo para mostrar que se ha encontrado el patrón.

7) Algoritmo de la cadena de Markov: se utiliza principalmente en el aprendizaje automático. Se ha realizado un tutorial para guiar a los usuarios a través de él. El usuario debe proporcionar un gran conjunto de datos en los datos de entrenamiento y permitir que el modelo espere y hasta entonces el usuario puede visualizar los pasos en los que se han almacenado el prefijo y el sufijo. Luego, después del entrenamiento, el modelo está listo para probar y se pueden escribir las palabras o letras en el prefijo y las sugerencias de las siguientes palabras o palabras actuales se mostrarán en el cuadro de sugerencias, tal como lo vemos al usar un teclado.