算法演示

有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。

排序算法的动画演示，蛮适合想搞懂算法原理的人。冒泡排序就像反复把最大数“冒”到，每次都两两比较，有错就换。虽然时间复杂度是 O(n^2)，在大数据场景里效率一般，但对初学者来说，真的挺好理解的。动画演示那块做得挺清楚，视觉效果直观，你一眼就能看出每轮操作咋回事。比起死记硬背，图形化更容易抓住重点，像是你在看小球互换位置那种感觉，记忆还蛮深刻的。顺带推荐几个扩展阅读的资源，像是插入排序、桶排序这些，和冒泡排序一对比，你就知道哪些场景该用哪个了。还有一篇时间复杂度优化的文章，讲得也还不错，能帮你理解为什么有些算法跑得飞快。如果你正在刷题、面试，或者刚开始接触算法，这个资源还蛮合适的，别忘了点进去看

数据结构算法的动态演示，蛮适合用来边学边练。交互做得比较直观，能看到比如跳表、线段树之类的操作过程，动画也挺流畅，理解起来会轻松不少。动态查找表的销毁步骤讲得清楚，配合PPT资料还挺系统，像线段树、跳表这些抽象概念也能一下子看懂。你可以参考下这篇：销毁动态查找表的方法及步骤。 嗯，里面的资源蛮丰富，像Java、Dart、C++的实现也都有提到。不管你是写前端的还是搞算法的，基本都能找到适合的部分。 如果你在啃数据结构这块，可以顺便看看这些：数据结构与算法、算法与数据结构探秘、还有这份蛮经典的数据结构与算法精解。 有时候看代码学得慢，不如看动态演示来得快。尤其是复杂结构比如平衡树、堆之类的，用动

matlab 的鱼群算法求多元函数极值的演示视频，操作步骤挺清楚，代码运行过程也一目了然。用人工鱼群算法去找极值，挺适合刚入门或者想了解这个算法的你。源码可以直接进主页下载，省得自己一步步搭环境，挺方便的。 鱼群算法的收敛速度还不错，运行几次基本能找到多元函数的极值点。比起粒子群和蚁群，鱼群算法有时候在复杂函数上更灵活，比较不会轻易卡在局部极值。，参数设置要稍微花点心思，像step、visual这些参数调整得合适，效果会更好。 想深入可以看看相关资料，比如人工鱼群算法的 Matlab 实现、粒子群算法的非线性优化，还有神经网络结合粒子群的例子，网上都有。推荐几个资源，像人工鱼群算法的 Matl

这是一个Matlab仿真程序，可直接运行并显示图表，非常直观，适合初学者理解支持向量机的分类原理。

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，详细介绍了其全部流程及在xournal++软件中的演示。作者精心绘制，为读者提供深入理解的视觉指导。

路径规划的烦恼，谁走过谁知道。图结构的理解、搜索算法的选择，还有各种边权、障碍物，初学者一不留神就容易绕晕。好在我最近摸到一个蛮不错的资源，都是用Matlab写的，从基础的Dijkstra到进阶的蚁群算法都有，代码还挺清晰的。 用栅格地图做导航模拟？有！指定节点必须经过？也有！还有那种互动式演示工具，点一点就能跑算法，适合理解路径是怎么一步步找出来的。每篇文章都有对应的源码链接，用起来相当方便。 像我之前试着优化一段路径，想在多个关键点间做连通，参考了这个节点优化方案，灵感不少。你要是对图论算法感兴趣，或者手头有地图类项目，建议收藏一波。 嗯，唯一需要注意的是：Matlab相关代码运行前，最好

本演示展示了如何使用eggcrate函数验证蝙蝠优化算法的效果。通过详细的图形说明展示了蝙蝠在整个迭代过程中的运动轨迹，帮助用户深入理解算法的操作方式，并优化算法参数以适应各种优化问题的搜索空间。

FP_Growth 算法挺适合做频繁项集挖掘，尤其是在大数据场景下，效率比传统的 Apriori 算法高多了。通过 FP_tree 这棵树，可以压缩数据，减少内存使用，效率也大大提升。你可以从FP-tree 算法的演示文本中了解到如何构建这棵树，理解它的结构后，再看算法源码的部分，深入理解 FP_Growth 的实现。整个过程其实是挺直接的，只是要注意剪枝操作，这样能让挖掘过程更高效。压缩包中的可执行程序的演示可以你直观地看到实际运行效果，像实际数据时，如何通过 FP_tree 来提取频繁项集。如果你自己动手，可编译程序代码也可以帮你编译并运行这个算法，调整代码来适应不同的数据集。，这个资源对

选择排序是一种简单的排序算法，其核心思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的一个元素，并将其放置在序列的起始位置，逐步完成排序。尽管其时间复杂度为O(n^2)，在处理大型数据集时效率较低，但由于其易于理解的特性，成为初学者学习排序算法的首选。