หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

การสร้างภาพอัลกอริทึมในโลกแห่งความเป็นจริง

ภาพรวม

ที่เก็บนี้มีการสร้างภาพข้อมูลของอัลกอริทึมที่ซับซ้อนหลายอย่างที่ฉันสร้างขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของคลาสอัลกอริทึมในโลกแห่งความเป็นจริงของฉันโดยใช้ Bridges API Visualizers แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมต่างๆทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติโดยให้วิธีการแบบโต้ตอบและภาพเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและประสิทธิภาพของพวกเขา คุณสามารถสำรวจการสร้างภาพข้อมูลได้ที่ Bridges-CS

อัลกอริทึมครอบคลุม

ตลอดหลักสูตรฉันใช้และมองเห็นอัลกอริทึมต่อไปนี้:

1. อัลกอริทึมการเรียงลำดับ

  • การเรียงลำดับการเรียงลำดับ : อัลกอริทึมการเรียงลำดับการแบ่งและพิชิตด้วยความซับซ้อนของเวลาของ O (n log n)
  • Quicksort : อัลกอริทึมการเรียงลำดับที่มีประสิทธิภาพอีกอย่างหนึ่งที่ใช้งานได้โดยการแบ่งพาร์ติชันอาร์เรย์และเรียงลำดับพาร์ติชันซ้ำ

2. การแสดงกราฟและการสำรวจ

  • การค้นหาแบบกว้างก่อน (BFS) : สำรวจโหนดทั้งหมดที่ระดับความลึกในปัจจุบันก่อนที่จะย้ายไปที่โหนดในระดับความลึกถัดไป
  • การค้นหาเชิงลึกครั้งแรก (DFS) : สำรวจให้ไกลที่สุดในแต่ละสาขาก่อนที่จะย้อนรอย
  • แอปพลิเคชัน : นำไปใช้ BFS เพื่อคำนวณหมายเลขเบคอนและสำรวจการแสดงกราฟโดยใช้รายการ adjacency และเมทริกซ์

3. อัลกอริทึมกราฟ

  • อัลกอริทึมเส้นทางที่สั้นที่สุดของ Dijkstra : ค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างโหนดในกราฟ
  • Tree -Spanning Tree (MST) ขั้นต่ำของ Prim : คำนวณต้นไม้ที่ครอบคลุมขั้นต่ำของกราฟ
  • โครงการ : ใช้การวิเคราะห์เส้นทางที่สั้นที่สุดในข้อมูล OpenStreetMap และกึ่งกลางที่สกัดจากโครงสร้างท่อโดยใช้ MST

4. การจับคู่สตริง

  • อัลกอริทึมของ Horspool : อัลกอริทึมการจับคู่สตริงที่มีประสิทธิภาพที่ใช้ในโครงการจัดเรียงลำดับยีนทำให้สามารถจัดตำแหน่งทั้งทั่วโลกและท้องถิ่น

5. การค้นหาและการจัดทำดัชนี

  • การค้นหาแบบไบนารี : อัลกอริทึมการค้นหาเวลาลอการิทึมสำหรับการค้นหาองค์ประกอบในอาร์เรย์ที่เรียงลำดับ
  • Pagerank : นำอัลกอริทึม PageRank มาใช้โดยใช้ข้อมูลนักแสดง/ภาพยนตร์ Wikipedia สำหรับการจัดทำดัชนีและการจัดอันดับเว็บเพจ
  • ต้นไม้ค้นหาเชิงพื้นที่ : สำรวจโครงสร้างข้อมูลเชิงพื้นที่เช่น Quadtrees

6. อัลกอริทึมอื่น ๆ

  • ปัญหาพนักงานขายการเดินทาง : ใช้ MST ของ Prim เพื่อประมาณทัวร์พนักงานขายการเดินทางของเมืองในสหรัฐอเมริกา
  • ปัญหา Knapsack : ใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพนี้

โครงการและ Visualizers

อัลกอริทึมแต่ละตัวข้างต้นถูกนำไปใช้และมองเห็นโดยใช้ Bridges API Visualizers สามารถสำรวจได้ผ่านแพลตฟอร์ม Bridges-CS โครงการเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงและให้ความเข้าใจที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับการดำเนินการของพวกเขา

โครงการ:

  • BFS และ DFS Traversal Visualizer
  • ตัวค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดของ Dijkstra
  • ผสานการเรียงลำดับและการแสดงภาพแบบ Quicksort
  • อัลกอริทึม Pagerank บนข้อมูล Wikipedia
  • การจัดตำแหน่งลำดับยีน Visualizer

วิธีการวิ่ง

  1. โคลนที่เก็บนี้: 
    git clone https://github.com/sudo-amancodes/real-world-algorithms-visualizers.git
  2. เรียกใช้ไฟล์แล็บสำหรับห้องปฏิบัติการเฉพาะ: 
    java {Filename}

เทคโนโลยีที่ใช้:

  • Python: เริ่มต้นภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการใช้อัลกอริทึม
  • Java: ภาษาการเขียนโปรแกรมหลักสำหรับการใช้อัลกอริทึม
  • Bridges API: ใช้สำหรับการสร้างการสร้างภาพข้อมูลอัลกอริทึม

การสาธิต:

ภาพหน้าจอ Quadtree

ภาพหน้าจอการค้นหา Quadtree

ภาพหน้าจอของอินเทอร์เฟซการค้นหา Quadtree และ Quadtree

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด