推荐几个算法可视化网站,从此轻松学算法!

大家好,我是大彬~

很多初学者在学习数据结构与算法的时候,都会觉得很难,很大一部分是因为数据结构与算法本身比较抽象,不好理解。对于这一点,可以通过一些可视化动画来帮助理解。

下面大彬推荐几个学习数据结构和算法的可视化工具。

Data Structure Visualizations

这是一个在线数据可视化工具,可以手动创建各种数据结构,包括队列、栈、堆、树等等,并且支持递归、排序、搜索等算法的动态演示。该工具由旧金山大学开发,地址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

这个工具通过可视化的方式展现了数据结构和算法,方便我们理解其中的原理。网站容易操作、内容丰富且容易理解,非常nice~虽然网站是英文的,不过都是些容易理解的术语,英文不好的小伙伴也不会有很大的阅读障碍。

下图演示红黑树插入节点的操作,非常直观!

visualgo

该网站由 Steven Halim 博士开发,对于理解数据结构与算法非常有帮助。网站里面包含了排序、链表、哈希表、二叉搜索树、递归树、循环查找等常见算法动画。

地址:https://visualgo.net/zh

在动画执行的过程中,还会在网站右下角高亮展示动画的代码逻辑。非常适合初学者学习巩固自己的算法知识。

BinaryTreeVisualiser

一款二叉树可视化的工具,可以用来学习二叉树,超级好用。地址:http://btv.melezinek.cz/home.html

btree-js

这是一个专门演示B树的工具,可以在上面插入节点模拟B树的构建过程,对于理解B树这种数据结构非常有帮助。

地址:https://yangez.github.io/btree-js/

Algorithm Visualizer

Algorithm Visualizer 是一个可视化代码算法的交互式平台,内含多种算法(回溯、动态规划、贪心等)并进行了可视化动画呈现,让学习算法和数据结构更加直观。

地址:https://algorithm-visualizer.org/

目前支持的算法包括回溯法、动态规划、贪婪算法、排序算法、搜索算法等。

Algorithm Visualizer支持js/C++/Java语言,运行会有动态图演示代码运行过程,日志输出区记录每次搜索的过程。

bigocheatsheet

这个网站总结了常用算法的时空Big-O复杂性,常见数据结构操作的时间复杂度。

链接直达:https://www.bigocheatsheet.com/

Algorithms-DataStructures-BigONotation

这也是一个可以查看算法分析的网站工具,功能相比bigocheatsheet,更丰富一些。

地址:http://cooervo.github.io/Algorithms-DataStructures-BigONotation/index.html

以上就是今天要推荐的几个学习数据结构和算法的可视化网站,希望对大家有帮助~

最后分享一份招聘信息汇总文档,包括互联网公司、国企、外企、银行等,含内推方式,持续更新中

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#算法题##算法学习##数据结构算法#
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发布于 2022-10-18 11:51 河南

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
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