Algorithm Visualizer

アルゴリズムビジュアライザーは、学生がアルゴリズムをよりよく理解するために特別に作成されたアプリケーションです。アルゴリズムの動作を簡単に把握するのに役立ちます。含まれているアルゴリズムのコレクションは、検索、並べ替え、パス検索、グラフ/ツリー、N-クイーン、KMP、およびマルコフチェーンであり、これらすべてを備えたパッケージです。それは、物事が特定のタスクのバックエンドでどのように処理されているかについて、学生の心の中で知覚を発達させます。テクノロジーに興味のある学生はそれを理解でき、大学の初期の段階で研究され、それに優れたレッスンをよりよく理解できます。配列、グラフ、ツリー、文字列など、多くのデータ構造が含まれています。データ構造のサイズを変更したり、アルゴリズムの動作速度を制御したり、遊んだりできるので、このアプリケーションはこれらすべてを便利にして、物事を視覚化し始めると生徒はよりよく学ぶことができるのはいつものことなので、あなたが望む限りそれで素晴らしいとなることができる限りそれを。

1）ビジュアライザーの検索：-線形、バイナリ、ジャンプ、補間、および指数検索アルゴリズムが含まれています。ユーザーは配列のサイズを簡単に変更でき、アルゴリズムを視覚化する速度を制御できます。

2）ソーティングビジュアライザー：-それは、バブル、クイック、マージ、挿入、および選択ソートアルゴリズムが含まれています。ユーザーは配列のサイズを簡単に変更でき、アルゴリズムを視覚化する速度を制御できます。

3）Path Finding Visualizer：-ダイクストラ、DFS、BFS、スターアルゴリズムが含まれています。

これでは、ウェイトとブロックを簡単に配置して、交差できないパスを表示できます。速度はユーザーが簡単に制御できます。ユーザーは、パスを視覚化する開始位置と宛先を選択する必要があります。プロセスを示すためにさまざまな色が使用されており、最終的に緑色のパスは、出発地から目的地までの最終ルートを示しています。チュートリアルはまた、最初にユーザーをガイドするように設計されています。

4）グラフ/ツリー：-グラフデータ構造は、無向グラフ（またはノードまたはポイントとも呼ばれます）の有限（および変更可能な）セットと、無向グラフまたは順序付けされたセットのこれらの頂点の順序付けられていないペアのセットで構成されます。有向グラフのペア。ドラッグアンドドロップの機能が含まれており、ユーザーが独自のグラフまたはツリーをカスタマイズするための非常に便利な方法を提供します。グラフには、深さ優先検索と幅優先検索が含まれています。木の別の領域があり、ユーザーは木の高さと木の直径を確認できます。処理する前に、プラスの記号が付いた青色のノードで表される開始ノードを追加する必要があります。

5）N-queen Visualizer-初めに、ユーザーはボードサイズを変更して視覚化を開始できます。 Nクイーンとは、N×Nのチェス盤にNチェスのクイーンを配置して、2つのクイーンが互いに攻撃しないようにする問題です。これはバックトラッキングソリューションであり、処理後、すべての結果は別々のアクティビティに一緒に表示されます。

6）KMPアルゴリズム：-KMP（Knuth Morris Pratt）はパターン検索アルゴリズムです。メイン文字列とメイン文字列で検索されるパターンの2つの入力を受け取ります。速度はユーザーが制御できます。黄色を使用して、パターンが見つかったことを示します。

7）マルコフのチェーンアルゴリズム：-主に機械学習で使用されます。ユーザーをガイドするチュートリアルが作成されました。ユーザーはトレーニングデータに大きなデータセットを提供し、モデルが待機することを許可する必要があります。それまでは、ユーザーは接頭辞と接尾辞が格納されている手順を視覚化できます。次に、トレーニング後、モデルをテストする準備が整い、接頭辞に単語または文字を入力できます。キーボードを使用しているときに表示されるのと同じように、次の単語または現在の単語の候補が候補ボックスに表示されます。