Скачать Algorithm Visualizer на ПК с помощью эмулятора GameLoop

Algorithm Visualizer на ПК

Algorithm Visualizer, исходящий от разработчика AbhiTom, в прошлом работал на системе Android.

Теперь вы можете без проблем играть в Algorithm Visualizer на ПК с помощью GameLoop.

Загрузите его в библиотеке GameLoop или результатах поиска. Больше не нужно смотреть на аккумулятор или разочаровывать звонки в неподходящее время.

Просто наслаждайтесь Algorithm Visualizer на ПК на большом экране бесплатно！

Algorithm Visualizer Введение

Algorithm Visualizer - это приложение, созданное специально для студентов, чтобы лучше понимать алгоритмы. Это помогает легко понять работу алгоритмов. Набор алгоритмов, которые он включил, - это поиск, сортировка, поиск пути, графики / деревья, N-Queen, KMP и марковская цепь, в общем, пакет с большинством из них. Он развивает в сознании учащихся восприятие того, как вещи обрабатываются на заднем плане конкретной задачи. Студенты, интересующиеся технологией, могут понять ее и лучше понять такие уроки, которые изучаются на ранней стадии обучения в колледже и могут в этом преуспеть Он содержит множество структур данных, таких как массивы, графики, деревья, строки и многое другое. Как всегда было, когда ученик может лучше учиться, когда он начинает что-то визуализировать, так что это приложение приносит вам все это под рукой, так как вы можете изменять размеры структур данных, контролировать скорость работы алгоритмов и играть с это так долго, как вы хотите, и может стать блестящим в этом.

1) Поиск визуализатора: - Он содержит алгоритмы линейного, двоичного, скачка, интерполяции и экспоненциального поиска. Пользователи могут легко изменять размер массива и контролировать скорость, с которой они хотят визуализировать алгоритм.

2) Визуализатор сортировки: - Он содержит алгоритмы сортировки Bubble, Quick, Merge, Insertion и Selection. Пользователи могут легко изменять размер массива и контролировать скорость, с которой они хотят визуализировать алгоритм.

3) Визуализатор поиска пути: - Содержит алгоритмы Dijkstra, DFS, BFS, A star.

В этом можно легко поместить веса и блоки, чтобы показать непересекаемый путь. Скорость может легко контролироваться пользователем. Пользователь должен выбрать начальную позицию и пункт назначения, где он хочет визуализировать путь. Различные цвета были использованы для обозначения процесса, и в конце путь зеленого цвета показывает окончательный маршрут от начала до места назначения. Учебник также предназначен для руководства пользователей в начале.

4) Графики / Деревья: - Структура данных графа состоит из конечного (и, возможно, изменяемого) набора вершин (также называемых узлами или точками) вместе с набором неупорядоченных пар этих вершин для неориентированного графа или набора упорядоченных пары для ориентированного графа. Он содержит функции перетаскивания и предоставляет пользователям очень удобный способ настроить свой собственный график или дерево. График содержит глубину первого поиска и поиск в ширину. Существует отдельная область для деревьев, пользователь может проверить высоту дерева, а также диаметр дерева. Перед обработкой пользователь должен добавить начальный узел, который будет представлен узлом синего цвета со знаком плюс над ним.

5) N-queen Visualizer - вначале пользователь может изменить размер платы и запустить визуализацию. N Queen - это проблема размещения N шахматных ферзей на N × N шахматной доске, чтобы две королевы не атаковали друг друга. Это решение Backtracking, и после обработки все результаты отображаются в отдельных действиях вместе.

6) Алгоритм KMP: - KMP (Кнут Моррис Пратт) - это алгоритм поиска по шаблону. Требуется два ввода: основная строка и шаблон для поиска в основной строке. Скорость может контролироваться пользователем. Он использует желтый цвет, чтобы показать, что образец был найден.

7) Алгоритм Маркова-Цепи: - Он в основном используется в машинном обучении. Учебник был сделан, чтобы помочь пользователям через него. Пользователь должен предоставить большой набор данных в обучающих данных и позволить модели подождать, а затем пользователь может визуализировать шаги, в которых префикс и суффикс были сохранены. Затем, после обучения, модель готова к тестированию, и можно ввести слова или буквы в префиксе, и предложения следующих слов или текущих слов будут показаны в окне предложений, как мы видим при использовании клавиатуры.