排序算法可视化与分析工具集

这是一个全面的排序算法可视化与分析工具集，旨在帮助用户理解、学习和比较各种排序算法的工作原理和性能特点。

功能特点

本工具集包含以下主要组件：

1. 排序算法可视化工具 (sorting_visualizer.py)

• 动态可视化冒泡排序、选择排序和插入排序的执行过程
• 支持调整数组大小、最大值和动画速度
• 提供中文界面和注释
• 可选择保存动画为GIF文件

2. 排序算法基准测试工具 (sorting_benchmark.py)

• 测试多种排序算法在不同数据集上的性能表现
• 支持随机、已排序、逆序和部分排序的数据集
• 生成性能比较图表（条形图和折线图）
• 可导出测试结果为CSV文件

3. 排序算法教学工具 (sorting_tutorial.py)

• 提供交互式学习体验，帮助理解各种排序算法的工作原理
• 包含详细的算法说明和步骤解析
• 可视化展示算法执行过程
• 支持调整数组大小和动画速度

4. 排序算法比较工具 (sort_algorithms_comparison.py)

• 直观比较不同排序算法在相同数据集上的性能差异
• 测量执行时间、比较次数和交换次数
• 生成多种图表展示比较结果
• 支持导出比较结果

5. 排序算法可视化比较工具 (sorting_visualizer_comparison.py)

• 同时可视化多种排序算法的执行过程
• 方便直观比较不同算法的工作方式和效率
• 支持自定义比较的算法组合

6. 排序算法模块 (sort_algorithms.py)

• 包含多种排序算法的实现：
  • 冒泡排序 (Bubble Sort)
  • 选择排序 (Selection Sort)
  • 插入排序 (Insertion Sort)
  • 希尔排序 (Shell Sort)
  • 归并排序 (Merge Sort)
  • 快速排序 (Quick Sort)
  • 堆排序 (Heap Sort)
  • 计数排序 (Counting Sort)
  • 基数排序 (Radix Sort)
  • 桶排序 (Bucket Sort)
  • Python内置排序 (Timsort)

安装与使用

环境要求

• Python 3.6+
• 依赖库：matplotlib, numpy, pandas, tkinter

安装步骤

1. 克隆或下载本仓库
2. 安装依赖库：

pip install -r requirements.txt

使用方法

排序算法可视化工具

python sorting_visualizer.py

排序算法基准测试工具

python sorting_benchmark.py

排序算法教学工具

python sorting_tutorial.py

排序算法比较工具

python sort_algorithms_comparison.py

排序算法可视化比较工具

python sorting_visualizer_comparison.py

示例

排序可视化示例

性能比较示例

项目结构

.
├── README.md                         # 项目说明文档
├── requirements.txt                  # 项目依赖库
├── sorting_visualizer.py             # 排序算法可视化工具
├── sorting_benchmark.py              # 排序算法基准测试工具
├── sorting_tutorial.py               # 排序算法教学工具
├── sort_algorithms_comparison.py     # 排序算法比较工具
├── sorting_visualizer_comparison.py  # 排序算法可视化比较工具
└── sort_algorithms.py                # 排序算法模块

贡献指南

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1. 提交Bug报告或功能请求
2. 提交Pull Request改进代码
3. 完善文档或添加示例

许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

致谢

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