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AlgorithmVisualizer项目改进与部署-网页算法可视化

web 2025/6/23 18:57:44

AlgorithmVisualizer 项目介绍

AlgorithmVisualizer 是一个开源的可视化平台，用于动态地展示各种计算机算法的执行过程，帮助用户更好地理解算法的内部机制和运行逻辑。这个项目非常适合学生、编程初学者或任何想更直观地理解算法如何工作的开发者。
请添加图片描述
🔍 项目简介：

类型：开源可视化学习工具
主要功能：通过动画和图形动态展示算法的执行过程
GitHub 项目地址：https://github.com/algorithm-visualizer

🚀 主要特点：

多种算法支持：
- 排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）
- 搜索算法（如二分查找、线性查找）
- 路径搜索算法（如 A*、Dijkstra、BFS、DFS）
- 数据结构操作（如栈、队列、树）
可交互式界面：
- 动画效果直观展示每一步操作
- 用户可以自定义输入数据
- 可调节执行速度
多语言支持：
- 后端支持 JavaScript、C++、Java 等
- 可用的语言可拓展，适合教学和实验
Web 端运行：
- 前端基于 React 构建，用户无需安装任何客户端程序
- 可直接在浏览器中运行和查看动画效果
对于编程教育：
- 直观展示抽象算法逻辑
- 提高学习兴趣和效率
- 帮助调试和理解复杂问题的解决过程

官方部署方案

前端：NodeJs-v12.22.12+React

git clone https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer.git
npm install
npm start

后端：NodeIs-v12.22.12+Express+Docker+AWS 服务+Linux

后端需要用到Linux系统和Docker，部署方案可以参考：

https://blog.csdn.net/weixin_64094522/article/details/148370954

本文不推荐官方部署方案，因为Docker镜像被封杀的太厉害了，没有科学上网的不用试了。

git clone https://github.com/algorithm-visualizer/server.git
npm install
npm sudo run watch
``
### 可视化原理前端（Js动画库）--Json指令--后端（多种语言运行环境）,下面的内容就是指令。```json
[{"args": ["20x20 Maze"], "key": "4nif5m6s", "method": "Array2DTracer"}, {"args": ["Path Steps"], "key": "m96ejo6t", "method": "LogTracer"}, {"args": [["4nif5m6s", "m96ejo6t"]], "key": "g3swasyg", "method": "VerticalLayout"}, {"args": ["g3swasyg"], "key": null, "method": "setRoot"}
]

Python追踪器实现

官方似乎没有完成Python版本的追踪器，由于博主喜欢使用Python,于是用ChatGPT辅助完成了该追踪器，经过测试，完美复现了该有的功能。

项目地址：https://github.com/HHP999/algorithm-visualizer-Python-Tracers

改进部署方案

可以关注：https://gitee.com/xcbnh/line-code-view，目前由于参考需要暂未公开，感兴趣的可以联系我。

前端微调参数，减小了图像缩放幅度，添加了Python接口。

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后端统一本地部署语言环境，不再使用Docker和AWS远程服务方案。所有的部署环境使用了Piston项目的语言包：https://github.com/engineer-man/piston/releases/tag/pkgs，后端源码也相应的做了修改，主要添加了Python的API，同时统一使用调用脚本的方式运行各类语言。

本文以Python为例，下载https://github.com/engineer-man/piston/releases/tag/pkgs里的Python语言包，解压放到一个目录下，将bin目录暴露到环境变量，目的是为了让系统直接找到Python3解释器，步骤自行解决。下载我的Python追踪器，复制algorithm_visualizer文件夹到python\3.10.0\lib\python3.10\site-packages的安装包目录，目的是直接让用户提交的Python代码可以自动识别包里的模块，当然有其他方法自行研究（博主懒）。配置一个shell脚本传入Python文件并运行该文件，最终会生成一个json文件，内部包含了指令内容。后端API触发时会调用该脚本执行。
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参考考脚本:

#!/bin/bash# 设置默认路径（如果没有设置环境变量）
source "/Programs/CodeEnvs/environment"export PATH=$CodeEnvPackagesPath/python/3.10.0/bin:$PATHecho "Using Python at: $(which python3.10)"script_path="$1"if [[ ! -f "$script_path" ]]; thenecho "Error: script file '$script_path' does not exist."exit 1
fipython3.10 "$script_path"rm "$script_path"

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http://www.xdnf.cn/news/13045.html