Algorithm Visualizer

Thuật toán Visualizer là một ứng dụng được tạo ra dành riêng cho sinh viên để hiểu rõ hơn về thuật toán. Nó giúp nắm bắt công việc của các thuật toán một cách dễ dàng. Bộ sưu tập các thuật toán mà nó đã bao gồm là Tìm kiếm, Sắp xếp, Tìm đường, Đồ thị / Cây, N-Queen, KMP và Markov-Chain, tất cả, một gói với hầu hết. Nó phát triển một nhận thức trong tâm trí của các sinh viên về cách mọi thứ đang xử lý ở phía sau của một nhiệm vụ cụ thể. Sinh viên quan tâm đến Công nghệ có thể hiểu nó và có thể hiểu rõ hơn về những bài học như vậy được nghiên cứu ở giai đoạn đầu đại học và có thể xuất sắc trong đó. Nó chứa toàn bộ cấu trúc dữ liệu như mảng, đồ thị, cây, chuỗi và nhiều hơn nữa. Vì luôn luôn là một sinh viên có thể học tốt hơn khi họ bắt đầu trực quan hóa mọi thứ, vì vậy ứng dụng này mang đến cho bạn tất cả những điều này hữu ích khi bạn có thể thay đổi kích thước của cấu trúc dữ liệu và có thể kiểm soát tốc độ làm việc của thuật toán và có thể chơi với miễn là bạn muốn và có thể trở nên xuất sắc trong đó.

1) Tìm kiếm Visualizer: - Nó chứa các thuật toán Tìm kiếm tuyến tính, nhị phân, nhảy, nội suy và hàm mũ. Người dùng có thể dễ dàng thay đổi kích thước của một mảng và có thể kiểm soát tốc độ mà họ muốn trực quan hóa thuật toán.

2) Sắp xếp Trình hiển thị: - Nó chứa các thuật toán sắp xếp Bong bóng, Nhanh, Hợp nhất, Chèn và Lựa chọn. Người dùng có thể dễ dàng thay đổi kích thước của một mảng và có thể kiểm soát tốc độ mà họ muốn trực quan hóa thuật toán.

3) Tìm kiếm Visualizer: - Nó chứa các thuật toán Dijkstra, DFS, BFS, A star.

Trong đó, người ta có thể dễ dàng đặt trọng lượng và khối để hiển thị một đường dẫn không thể xuyên suốt. Tốc độ có thể được kiểm soát bởi người dùng một cách dễ dàng. Người dùng cần chọn vị trí bắt đầu và điểm đến mà anh ta muốn trực quan hóa đường dẫn. Nhiều màu sắc khác nhau đã được sử dụng để biểu thị quá trình và cuối cùng, đường dẫn màu xanh lá cây hiển thị tuyến đường cuối cùng từ khi bắt đầu đến đích. Một hướng dẫn cũng được thiết kế để hướng dẫn người dùng ngay từ đầu.

4) Đồ thị / Cây: - Cấu trúc dữ liệu đồ thị bao gồm một tập hợp hữu hạn (và có thể thay đổi) (cùng được gọi là nút hoặc điểm), cùng với một tập hợp các cặp đỉnh này cho một đồ thị vô hướng hoặc một tập hợp có thứ tự cặp cho một đồ thị có hướng. Nó chứa các tính năng kéo và thả và cung cấp một cách rất thuận tiện cho người dùng để tùy chỉnh biểu đồ hoặc cây của riêng họ. Biểu đồ chứa độ sâu Tìm kiếm Đầu tiên và tìm kiếm theo chiều rộng. Có một khu vực riêng cho cây, người dùng có thể kiểm tra chiều cao của cây cũng như đường kính của cây. Trước khi xử lý, người dùng cần thêm một nút bắt đầu sẽ được thể hiện bằng nút màu xanh lam với dấu cộng trên nó.

5) N-queen Visualizer- Ban đầu, người dùng có thể thay đổi kích thước bảng và bắt đầu trực quan hóa. Nữ hoàng N là vấn đề đặt N nữ hoàng cờ vua trên bàn cờ N × N để không có hai nữ hoàng tấn công lẫn nhau. Đó là một giải pháp Quay lui và sau khi xử lý, tất cả các kết quả được hiển thị trong các hoạt động riêng biệt cùng nhau.

6) Thuật toán KMP: - KMP (Knuth Morris Pratt) là thuật toán Tìm kiếm mẫu. Phải mất hai đầu vào chuỗi chính và mẫu được tìm kiếm trong chuỗi chính. Tốc độ có thể được kiểm soát bởi người dùng. Nó sử dụng màu vàng để chỉ ra rằng mẫu đã được tìm thấy.

7) Thuật toán Markov chuỗi-Chuỗi: - Nó được sử dụng chủ yếu trong Machine Learning. Một hướng dẫn đã được thực hiện để hướng dẫn người dùng thông qua nó. Người dùng cần cung cấp một tập dữ liệu lớn trong dữ liệu huấn luyện và cho phép mô hình chờ và sau đó người dùng có thể hình dung các bước trong đó tiền tố và hậu tố đã được lưu trữ. Sau khi đào tạo, mô hình đã sẵn sàng để kiểm tra và người ta có thể nhập các từ hoặc chữ cái trong tiền tố và các gợi ý của các từ tiếp theo hoặc các từ hiện tại sẽ được hiển thị trong hộp gợi ý, giống như chúng ta thấy trong khi sử dụng bàn phím.