Unduh Algorithm Visualizer di PC Dengan Emulator GameLoop

Algorithm Visualizer di PC

Algorithm Visualizer, berasal dari pengembang AbhiTom, berjalan di sistem Android di masa lalu.

Sekarang, Anda dapat memainkan Algorithm Visualizer di PC dengan GameLoop dengan lancar.

Unduh di perpustakaan GameLoop atau hasil pencarian. Tidak ada lagi memperhatikan baterai atau panggilan frustasi pada waktu yang salah lagi.

Nikmati saja Algorithm Visualizer PC di layar besar secara gratis！

Algorithm Visualizer Pengantar

Algoritma Visualizer adalah aplikasi yang dibuat khusus untuk siswa untuk memiliki pemahaman yang lebih baik tentang algoritma. Ini membantu dalam memahami kerja algoritma dengan mudah. Koleksi Algoritma yang telah dimasukkan adalah Pencarian, Penyortiran, Pencarian-jalan, Grafik / Pohon, N-Queen, KMP, dan Markov-Chain, semuanya adalah paket dengan sebagian besar darinya. Ini mengembangkan persepsi dalam pikiran siswa tentang bagaimana hal-hal diproses pada bagian belakang tugas tertentu. Siswa yang tertarik dengan Teknologi dapat memahaminya dan dapat memiliki wawasan yang lebih baik tentang pelajaran yang dipelajari pada tahap awal perguruan tinggi dan dapat unggul di dalamnya. Ini berisi banyak sekali struktur data seperti array, grafik, pohon, string, dan banyak lagi. Seperti yang selalu terjadi bahwa seorang siswa dapat belajar lebih baik ketika mereka mulai memvisualisasikan hal-hal sehingga aplikasi ini berguna bagi Anda karena Anda dapat mengubah ukuran struktur data dan dapat mengontrol kecepatan kerja algoritma dan dapat bermain dengan itu selama yang Anda inginkan dan bisa menjadi brilian di dalamnya.

1) Pencarian Visualizer: - Ini berisi algoritma Linear, Binary, Jump, Interpolasi, dan Exponential Search. Pengguna dapat dengan mudah mengubah ukuran array dan dapat mengontrol kecepatan yang mereka inginkan untuk memvisualisasikan algoritma.

2) Sorting Visualizer: - Berisi algoritma penyortiran Bubble, Quick, Merge, Insertion, dan Selection. Pengguna dapat dengan mudah mengubah ukuran array dan dapat mengontrol kecepatan yang mereka inginkan untuk memvisualisasikan algoritma.

3) Path Finding Visualizer: - Ini berisi Dijkstra, DFS, BFS, algoritma bintang.

Dalam hal ini dapat dengan mudah meletakkan bobot dan balok untuk menunjukkan jalur yang tidak dapat dilintasi. Kecepatan dapat dikendalikan oleh pengguna dengan mudah. Pengguna perlu memilih posisi awal dan tujuan di mana ia ingin memvisualisasikan jalur. Berbagai warna telah digunakan untuk menunjukkan proses dan pada akhirnya jalur warna hijau menunjukkan rute terakhir dari mulai ke tujuan. Tutorial juga dirancang untuk memandu pengguna di awal.

4) Grafik / Pohon: - Struktur data grafik terdiri dari sekumpulan simpul yang terbatas (dan mungkin bisa berubah-ubah) (juga disebut node atau titik), bersama-sama dengan seperangkat pasangan tak berurutan dari simpul-simpul ini untuk grafik yang tidak diarahkan atau satu set perintah. pasangan untuk grafik yang diarahkan. Ini berisi fitur seret dan lepas dan memberikan cara yang sangat nyaman bagi pengguna untuk menyesuaikan grafik atau bagan mereka sendiri. Grafik berisi pencarian Pertama mendalam dan pencarian pertama luasnya. Ada area terpisah untuk pohon, pengguna dapat memeriksa ketinggian pohon serta diameter pohon. Sebelum memproses pengguna perlu menambahkan simpul mulai yang akan diwakili dalam simpul warna biru dengan tanda tambah di atasnya.

5) N-queen Visualizer- Pada awalnya pengguna dapat mengubah ukuran papan dan memulai visualisasi. Ratu N adalah masalah menempatkan ratu catur N pada papan catur N × N sehingga tidak ada dua ratu yang saling serang. Ini adalah solusi Backtracking dan setelah pemrosesan, semua hasil ditampilkan dalam aktivitas terpisah bersama-sama.

6) Algoritma KMP: - KMP (Knuth Morris Pratt) adalah algoritma Pencarian Pola. Dibutuhkan dua input string utama dan pola yang akan dicari di string utama. Kecepatan dapat dikontrol oleh pengguna. Ia menggunakan warna kuning untuk menunjukkan bahwa polanya telah ditemukan.

7) Algoritma Markov's-Chain: - Sebagian besar digunakan dalam Pembelajaran Mesin. Sebuah tutorial telah dibuat untuk memandu pengguna melaluinya. Pengguna perlu memberikan dataset besar dalam data pelatihan dan memungkinkan model menunggu dan sampai saat itu pengguna dapat memvisualisasikan langkah-langkah di mana awalan dan akhiran telah disimpan. Kemudian setelah pelatihan, model siap untuk diuji dan seseorang dapat mengetikkan kata atau huruf dalam awalan dan saran kata berikutnya atau kata-kata saat ini akan ditampilkan dalam kotak saran, sama seperti yang kita lihat saat menggunakan keyboard.