GameLoop एमुलेटर के साथ पीसी पर Algorithm Visualizer डाउनलोड करें

पीसी पर Algorithm Visualizer

Algorithm Visualizer, डेवलपर AbhiTom से आ रहा है, अतीत में Android सिस्टर्म पर चल रहा है।

अब, आप Algorithm Visualizer को पीसी पर GameLoop के साथ आसानी से खेल सकते हैं।

इसे GameLoop लाइब्रेरी या खोज परिणामों में डाउनलोड करें। अब और गलत समय पर बैटरी या निराशाजनक कॉलों पर ध्यान नहीं देना चाहिए।

बस मुफ्त में बड़ी स्क्रीन पर Algorithm Visualizer पीसी का आनंद लें！

Algorithm Visualizer परिचय

एल्गोरिथम विज़ुअलाइज़र एक ऐसा एप्लिकेशन है जो विशेष रूप से छात्रों को एल्गोरिदम की बेहतर समझ रखने के लिए बनाया गया है। यह आसानी से एल्गोरिदम के काम को समझने में मदद करता है। इसमें शामिल एल्गोरिदम के संग्रह में खोज, छंटनी, पथ-खोज, ग्राफ़ / पेड़, एन-क्वीन, केएमपी, और मार्कोव-चेन, सभी में, अधिकांश के साथ एक पैकेज है। यह छात्रों के मन में एक धारणा विकसित करता है कि किसी विशेष कार्य के पीछे के अंत में चीजें कैसे प्रसंस्करण कर रही हैं। प्रौद्योगिकी में रुचि रखने वाले छात्र इसे समझ सकते हैं और ऐसे पाठों के बारे में बेहतर जानकारी प्राप्त कर सकते हैं जो कॉलेज के प्रारंभिक चरण में पढ़े जाते हैं और इसमें उत्कृष्टता प्राप्त कर सकते हैं। इसमें सरणियों, रेखांकन, पेड़, तार, और बहुत कुछ जैसे डेटा संरचनाओं की एक पूरी बहुत कुछ है। जैसा कि यह हमेशा एक मामला रहा है कि एक छात्र बेहतर सीख सकता है जब वे चीजों की कल्पना करना शुरू करते हैं तो यह एप्लिकेशन आपके लिए इन सभी चीजों को काम में लाता है क्योंकि आप डेटा संरचनाओं के आकार को बदल सकते हैं और एल्गोरिदम के काम करने की गति को नियंत्रित कर सकते हैं और साथ खेल सकते हैं। जब तक आप चाहें और इसमें शानदार बन सकते हैं।

1) खोजकर्ता विज़ुअलाइज़र: - इसमें लीनियर, बाइनरी, जंप, इंटरपोलेशन और एक्सपोनेंशियल सर्च एल्गोरिदम शामिल हैं। उपयोगकर्ता आसानी से एक सरणी का आकार बदल सकते हैं और उस गति को नियंत्रित कर सकते हैं जिसके साथ वे एल्गोरिदम की कल्पना करना चाहते हैं।

2) सॉर्टिंग विजुअलाइज़र: - इसमें बबल, क्विक, मर्ज, इंसर्शन और सिलेक्शन सॉर्टिंग एल्गोरिदम शामिल हैं। उपयोगकर्ता आसानी से एक सरणी का आकार बदल सकते हैं और उस गति को नियंत्रित कर सकते हैं जिसके साथ वे एल्गोरिदम की कल्पना करना चाहते हैं।

3) पाथ फाइंडिंग विज़ुअलाइज़र: - इसमें डीजकस्ट्रा, डीएफएस, बीएफएस, ए स्टार एल्गोरिदम शामिल हैं।

इसमें कोई भी आसानी से वज़न-ब्लॉक डाल सकता है, ताकि वह अन-इनेबल पथ दिखा सके। उपयोगकर्ता द्वारा गति को आसानी से नियंत्रित किया जा सकता है। उपयोगकर्ता को शुरुआती स्थिति और गंतव्य का चयन करना होगा जहां वह पथ की कल्पना करना चाहता है। प्रक्रिया को निरूपित करने के लिए विभिन्न रंगों का उपयोग किया गया है और अंत में हरे रंग का मार्ग गंतव्य को शुरू करने से अंतिम मार्ग दिखाता है। शुरुआत में उपयोगकर्ताओं को मार्गदर्शन करने के लिए एक ट्यूटोरियल भी बनाया गया है।

4) रेखांकन / पेड़: - एक ग्राफ डेटा संरचना में कोने के एक परिमित (और संभवतः परस्पर) सेट होते हैं (जिन्हें नोड्स या बिंदु भी कहा जाता है), साथ में एक अप्रत्यक्ष ग्राफ़ या ऑर्डर किए गए सेट के लिए इन कोने के अनियोजित जोड़े का एक सेट। एक निर्देशित ग्राफ के लिए जोड़े। इसमें ड्रैग एंड ड्रॉप की विशेषताएं हैं और उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के ग्राफ या पेड़ को अनुकूलित करने के लिए बहुत सुविधाजनक तरीका देता है। ग्राफ में गहराई पहले खोज और चौड़ाई-पहली खोज शामिल है। पेड़ों के लिए एक अलग क्षेत्र है, उपयोगकर्ता पेड़ की ऊंचाई और साथ ही पेड़ के व्यास की जांच कर सकता है। प्रसंस्करण से पहले उपयोगकर्ता को एक आरंभिक नोड जोड़ने की आवश्यकता होती है जिसे नीले रंग के नोड में दर्शाया जाएगा और इसके ऊपर एक प्लस चिह्न होगा।

5) एन-क्वीन विज़ुअलाइज़र- शुरुआत में उपयोगकर्ता बोर्ड का आकार बदल सकता है और विज़ुअलाइज़ेशन शुरू कर सकता है। एन क्वीन एक एन × एन शतरंज पर एन शतरंज क्वीन्स रखने की समस्या है ताकि कोई भी दो रानियां एक दूसरे पर हमला न करें। यह एक Backtracking समाधान है और प्रसंस्करण के बाद, सभी परिणाम अलग-अलग गतिविधियों में एक साथ दिखाए जाते हैं।

6) केएमपी एल्गोरिथ्म: - केएमपी (नुथ मॉरिस प्रैट) एक पैटर्न सर्चिंग एल्गोरिदम है। यह मुख्य स्ट्रिंग के दो इनपुट लेता है और मुख्य स्ट्रिंग में खोजा जाने वाला पैटर्न। गति को उपयोगकर्ता द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। यह दिखाने के लिए पीले रंग का उपयोग करता है कि पैटर्न मिल गया है।

7) मार्कोव-चेन एल्गोरिथ्म: - इसका उपयोग ज्यादातर मशीन लर्निंग में किया जाता है। इसके माध्यम से उपयोगकर्ताओं का मार्गदर्शन करने के लिए एक ट्यूटोरियल बनाया गया है। उपयोगकर्ता को प्रशिक्षण डेटा में एक बड़ा डेटासेट देने की जरूरत है और मॉडल को प्रतीक्षा करने की अनुमति दें और तब तक उपयोगकर्ता उन चरणों की कल्पना कर सकता है जिनमें उपसर्ग और प्रत्यय संग्रहीत किए गए हैं। फिर प्रशिक्षण के बाद मॉडल परीक्षण के लिए तैयार है और कोई भी उपसर्ग में शब्द या अक्षर टाइप कर सकता है और अगले शब्दों या वर्तमान शब्दों के सुझाव सुझाव बॉक्स में दिखाए जाएंगे, जैसा कि हम कीबोर्ड का उपयोग करते समय देखते हैं।