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Algorithm Visualizer no PC

Algorithm Visualizer, vindo do desenvolvedor AbhiTom, está rodando no sistema Android no passado.

Agora, você pode jogar Algorithm Visualizer no PC com GameLoop sem problemas.

Faça o download na biblioteca GameLoop ou nos resultados da pesquisa. Chega de ficar de olho na bateria ou fazer chamadas frustrantes na hora errada.

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Algorithm Visualizer Introdução

O Algorithm Visualizer é um aplicativo feito especialmente para os alunos entenderem melhor os algoritmos. Ajuda a entender o funcionamento de algoritmos com facilidade. A coleção de algoritmos que ele incluiu é: Pesquisa, Classificação, Localização de caminhos, Gráficos / Árvores, N-Queen, KMP e Markov-Chain, no total, um pacote com a maior parte. Ele desenvolve uma percepção na mente dos alunos sobre como as coisas estão sendo processadas no final de uma tarefa específica. Os alunos interessados ​​em tecnologia podem compreendê-la e ter uma melhor visão de tais lições que são estudadas em um estágio inicial da faculdade e podem se sobressair. Ele contém muitas estruturas de dados, como matrizes, gráficos, árvores, strings e muito mais. Como sempre foi o caso de um aluno aprender melhor quando começou a visualizar as coisas, esse aplicativo traz tudo isso para você, pois você pode alterar os tamanhos das estruturas de dados e controlar a velocidade de trabalho dos algoritmos e pode brincar com eles. contanto que você queira e possa ser brilhante nele.

1) Pesquisando no Visualizador: - Ele contém algoritmos de Pesquisa Linear, Binária, Salto, Interpolação e Pesquisa Exponencial. Os usuários podem alterar facilmente o tamanho de uma matriz e controlar a velocidade com a qual desejam visualizar o algoritmo.

2) Visualizador de classificação: - Ele contém algoritmos de classificação de bolha, Rápida, Mesclar, Inserção e Seleção. Os usuários podem alterar facilmente o tamanho de uma matriz e controlar a velocidade com a qual desejam visualizar o algoritmo.

3) Path Finding Visualizer: - Ele contém algoritmos em estrela Dijkstra, DFS, BFS, A.

Neste, pode-se facilmente colocar pesos e blocos para mostrar um caminho que não pode ser cruzado. A velocidade pode ser controlada pelo usuário facilmente. O usuário precisa selecionar a posição inicial e o destino onde deseja visualizar o caminho. Várias cores foram usadas para denotar o processo e, no final, o caminho da cor verde mostra a rota final do início ao destino. Um tutorial também foi desenvolvido para orientar os usuários no início.

4) Gráficos / Árvores: - Uma estrutura de dados de gráfico consiste em um conjunto finito (e possivelmente mutável) de vértices (também chamados de nós ou pontos), juntamente com um conjunto de pares não ordenados desses vértices para um gráfico não direcionado ou um conjunto de pares para um gráfico direcionado. Ele contém recursos de arrastar e soltar e oferece uma maneira muito conveniente para os usuários personalizarem seu próprio gráfico ou árvore. O gráfico contém a primeira pesquisa de profundidade e a primeira pesquisa de largura. Há uma área separada para árvores, o usuário pode verificar a altura da árvore e o diâmetro da árvore. Antes do processamento, o usuário precisa adicionar um nó inicial que será representado no nó de cor azul com um sinal de mais sobre ele.

5) Visualizador N-queen - No início, o usuário pode alterar o tamanho do quadro e iniciar a visualização. A rainha N é o problema de colocar N rainhas do xadrez em um tabuleiro de xadrez N × N, de modo que duas rainhas não se atacem. É uma solução de Backtracking e, após o processamento, todos os resultados são mostrados em atividades separadas juntos.

6) Algoritmo KMP: - KMP (Knuth Morris Pratt) é um algoritmo de pesquisa de padrões. São necessárias duas entradas, a sequência principal e o padrão a ser pesquisado na sequência principal. A velocidade pode ser controlada pelo usuário. Ele usa uma cor amarela para mostrar que o padrão foi encontrado.

7) Algoritmo de Markov-Chain: - É usado principalmente no Machine Learning. Um tutorial foi feito para orientar os usuários através dele. O usuário precisa fornecer um grande conjunto de dados nos dados de treinamento e permitir que o modelo aguarde até que o usuário possa visualizar as etapas nas quais o prefixo e o sufixo foram armazenados. Depois do treinamento, o modelo está pronto para teste e é possível digitar as palavras ou letras no prefixo e as sugestões das próximas palavras ou palavras atuais serão mostradas na caixa de sugestões, da mesma forma que vemos ao usar o teclado.