Algorithm Visualizer APK 1.0 - Téléchargement gratuit

Télécharger APK

Dernière mise à jour: 10 Jul 2020

Informations sur l'application

App utilisé pour changer la perception des étudiants en montrant le fonctionnement des algorithmes

Nom de l'application: Algorithm Visualizer

ID d'application: com.thelazypeople.algorithmvisualizer

Note: 0.0 / 0+

Auteur: AbhiTom

Taille de l'application: 7.91 MB

Description détaillée

Le visualiseur d'algorithme est une application faite en particulier pour que les étudiants aient une meilleure compréhension des algorithmes. Il aide à saisir le fonctionnement des algorithmes. La collection d'algorithmes qu'il a inclus est la recherche, le tri, la recherche de chemins, les graphiques / arbres, la n-queen, le kMP et la chaîne Markov, dans l'ensemble, un package avec la plupart. Il développe une perception dans l'esprit des étudiants sur la façon dont les choses se traitent à l'arrière d'une tâche particulière. Les étudiants intéressés par la technologie peuvent le comprendre et peuvent avoir un meilleur aperçu de ces leçons qui sont étudiées à un stade précoce du collège et peuvent exceller. Il contient beaucoup de structures de données comme des tableaux, des graphiques, des arbres, des cordes et bien plus encore. Comme il a toujours été un cas qu'un élève peut mieux apprendre lorsqu'il commence à visualiser les choses afin que cette application vous apporte toutes ces choses à portée de main car vous pouvez modifier les tailles des structures de données et peut contrôler la vitesse de fonctionnement des algorithmes et peut jouer avec Tant que vous le souhaitez et peut devenir brillant.

1) Recherche de visualiseur: - Il contient des algorithmes de recherche linéaires, binaires, saut, interpolation et de recherche exponentielle. Les utilisateurs peuvent facilement modifier la taille d'un tableau et peuvent contrôler la vitesse à laquelle ils souhaitent visualiser l'algorithme.

2) Tri Visualizer: - Il contient des algorithmes de tri à bulles, rapides, à fusionner, d'insertion et de sélection. Les utilisateurs peuvent facilement modifier la taille d'un tableau et peuvent contrôler la vitesse à laquelle ils souhaitent visualiser l'algorithme.

3) Visualiseur de recherche de chemin: - Il contient Dijkstra, DFS, BFS, un algorithme d'étoile.
Dans celui-ci, il peut facilement mettre des poids et des blocs pour montrer un chemin non croisé. La vitesse peut être contrôlée facilement par l'utilisateur. L'utilisateur doit sélectionner la position de départ et la destination où il souhaite visualiser le chemin. Diverses couleurs ont été utilisées pour désigner le processus et, à la fin, le chemin de couleur vert montre l'itinéraire final du début à la destination. Un tutoriel est également conçu pour guider les utilisateurs au début.

4) Graphiques / arbres: - Une structure de données graphiques se compose d'un ensemble de sommets fini (et éventuellement mutable) (également appelé nœuds ou points), ainsi qu'un ensemble de paires non ordonnées de ces sommets pour un graphique non vers paires pour un graphique dirigé. Il contient des fonctionnalités de glisser-déposer et donne un moyen très pratique pour les utilisateurs de personnaliser leur propre graphique ou arbre. Le graphique contient une recherche en profondeur de première recherche et de l'étendue. Il y a une zone distincte pour les arbres, l'utilisateur peut vérifier la hauteur de l'arbre ainsi que le diamètre de l'arbre. Avant le traitement, l'utilisateur doit ajouter un nœud de départ qui sera représenté dans le nœud de couleur bleu avec un signe plus dessus.

5) Le visualiseur N-Queen - dans le début de l'utilisateur peut modifier la taille de la carte et démarrer la visualisation. La N queen est le problème de placer n queens d'échecs sur un échangeur n × n afin qu'aucune des reines ne s'attaque. Il s'agit d'une solution de retour en arrière et après le traitement, tous les résultats sont présentés ensemble dans des activités distinctes.

6) Algorithme KMP: - KMP (Knuth Morris Pratt) est un algorithme de recherche de modèle. Il faut deux entrées la chaîne principale et le modèle à rechercher dans la chaîne principale. La vitesse peut être contrôlée par l'utilisateur. Il utilise une couleur jaune pour montrer que le motif a été trouvé.

7) Algorithme de la chaîne de Markov: - Il est principalement utilisé dans l'apprentissage automatique. Un tutoriel a été conçu pour guider les utilisateurs à travers cela. L'utilisateur doit donner un grand ensemble de données dans les données de formation et permettre au modèle d'attendre et jusque-là l'utilisateur peut visualiser les étapes dans lesquelles le préfixe et le suffixe ont été stockés. Ensuite, après l'entraînement, le modèle est prêt à tester et on peut taper les mots ou les lettres dans le préfixe et les suggestions de mots suivants ou de mots actuels seront affichés dans la boîte de suggestion, comme nous le voyons tout en utilisant un clavier

Télécharger APK