real world algorithms

Visualizações de algoritmos do mundo real

Visão geral

Esse repositório contém visualizações de vários algoritmos complexos que eu criei como parte da minha classe de algoritmos do mundo real, usando a API do Bridges . Os visualizadores demonstram como vários algoritmos funcionam na prática, fornecendo uma abordagem interativa e visual para entender seu comportamento e desempenho. Você pode explorar as visualizações no Bridges-CS.

Algoritmos cobertos

Ao longo do curso, implementei e visualizei os seguintes algoritmos:

1. Algoritmos de classificação

• Merge Classifica : um algoritmo de classificação de divisão e conquista com uma complexidade de tempo de O (n log n).
• Quicksort : Outro algoritmo de classificação eficiente que funciona particionando a matriz e classificando as partições recursivamente.

2. Representação de gráficos e travessias

• Pesquisa em largura (BFS) : explora todos os nós na profundidade atual antes de passar para os nós no próximo nível de profundidade.
• Pesquisa em profundidade (DFS) : explora o máximo possível ao longo de cada ramificação antes de voltar atrás.
• Aplicação : BFS implementado para calcular números de bacon e representação de gráficos explorada usando listas e matrizes de adjacência.

3. Algoritmos de gráfico

• O algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra : encontra o caminho mais curto entre nós em um gráfico.
• Árvore mínima de abrangência da Prim (MST) : calcula a árvore de abrangência mínima de um gráfico.
• Projetos : Análise de caminho mais curta aplicada nos dados do OpenStreetMap e linhas centrais extraídas de estruturas tubulares usando MST.

4. Correspondência de cordas

• Algoritmo de Horspool : um algoritmo de correspondência de cordas eficiente usado em projetos de alinhamento de sequência de genes, permitindo o alinhamento global e local.

5. Pesquisa e indexação

• Pesquisa binária : um algoritmo de pesquisa de tempo logarítmico para encontrar elementos em uma matriz classificada.
• PageRank : implementou um algoritmo PageRank usando dados de ator/filme da Wikipedia para indexação e classificação páginas da Web.
• Árvores de busca espacial : estruturas de dados espaciais exploradas como quadtrees.

6. Outros algoritmos

• Problema de vendedor ambulante : Usou o MST da Prim para aproximar a turnê de vendedores ambulantes das cidades dos EUA.
• Problema de mochila : Técnicas de programação dinâmica aplicadas para resolver esse problema de otimização.

Projetos e visualizadores

Cada um dos algoritmos acima foi implementado e visualizado usando a API Bridges . Os visualizadores podem ser explorados pela plataforma Bridges-CS. Esses projetos demonstram a aplicação do mundo real de algoritmos complexos e fornecem uma compreensão intuitiva de sua execução.

Projetos:

• Visualizador de travessia BFS e DFS
• Dijkstra mais curto localizador de caminho
• Mesclar os visualizadores de classificação e trituradores rápidos
• Algoritmo PageRank nos dados da Wikipedia
• Visualizador de alinhamento de sequência de genes

Como correr

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/sudo-amancodes/real-world-algorithms-visualizers.git

2. Execute os arquivos do laboratório para laboratório específico:

   java {Filename}

Tecnologias usadas:

• Python: Iniciando a linguagem de programação para implementação de algoritmo.
• Java: Linguagem de programação principal para implementação de algoritmo.
• Bridges API: Usado para criar visualizações dos algoritmos.

Demonstração:

Captura de tela da interface Quadtree e Quadtree Search.