Algorithm Visualizer es una plataforma web interactiva que hace ?vivir? los algoritmos paso a paso a partir del código fuente y con animaciones que muestran qué ocurre en cada estructura de datos. Está pensada para estudiantes, docentes y profesionales que quieren comprender el cómo y el por qué de los algoritmos, no solo su resultado. En la web se puede ejecutar la demo, explorar ejemplos, editar entradas y ajustar la velocidad para observar cada transición.
Qué aporta realmente
? Visualizar ?desde el código?: la aplicación interpreta el programa y genera comandos de visualización, de modo que se ve en pantalla lo que el algoritmo hace en cada paso (comparaciones, intercambios, visitas de nodos, inserciones?).
? Colección lista para ejecutar: el repositorio público de algoritmos reúne las visualizaciones que ves en el menú lateral (búsquedas, ordenamientos, grafos, estructuras de datos), con implementaciones en JavaScript, C++ y Java.
? Arquitectura modular:
o Web (algorithm-visualizer): SPA en React que contiene la interfaz y traduce los comandos de los tracers en animaciones.
o Servidor (server): backend que sirve la web y expone APIs bajo demanda (inicio de sesión con GitHub, compilación/ejecución de código, etc.).
o LibrerÃas de visualización (tracers.*): extraen comandos de visualización durante la ejecución en distintos lenguajes (JS, Python, Java). Existen paquetes reutilizables para usarlos en la plataforma o de forma local (por ejemplo, vÃa npm).
? Ecosistema abierto: la organización en GitHub mantiene varios repositorios (web, servidor, algoritmos y tracers), con guÃas de contribución especÃficas y una comunidad activa.
Cómo funciona la visualización
1. El código del algoritmo invoca a un tracer para ?marcar? acciones relevantes (resaltar elementos, moverlos, colorear aristas, registrar lecturas/escrituras, etc.).
2. El tracer emite comandos de visualización (p. ej., ?pintar este elemento?, ?moverlo?, ?resaltar arista?), que la web recoge e interpreta en tiempo real.
3. La SPA en React renderiza la animación en paneles (visor, editor, controles), de modo que el usuario puede pausar, avanzar, retroceder o cambiar la entraday ver el efecto al instante.
Esta separación ?código ? comandos ? visual? es la clave para soportar múltiples lenguajes manteniendo una interfaz coherente.
TecnologÃas y lenguajes
? Frontend: React (UI, controles, visor).
? Backend: Node/TypeScript con servicios de ejecución/compilación y autenticación con GitHub.
? Tracers: librerÃas en JavaScript, Python y Java publicadas con licencia MIT, pensadas para uso en la web o en proyectos locales (por ejemplo, algorithm-visualizer en npm).
? Ejemplos: JavaScript, C++ y Java en el repositorio de algoritmos.
Qué se puede aprender (y cómo)
? Ordenamientos y búsquedas: Bubble, Selection, Insertion, Merge, Quick, búsqueda lineal/binaria, con animaciones paso a paso.
? Grafos: recorridos BFS/DFS y caminos mÃnimos (Dijkstra), con representación visual de nodos y aristas.
? Estructuras de datos: pilas, colas, heaps, árboles y hash tables; se observa el efecto de cada operación sobre la estructura.
? Taller de código: edición de entrada, ejecución controlada y ajuste de velocidad para visualizar invariantes y decisiones del algoritmo.
Sugerencia didáctica: ejecutar el mismo conjunto de datos con dos algoritmos distintos y la misma entrada ayuda a interiorizar diferencias de coste temporal y patrón de accesos (comparaciones y movimientos), algo que la visualización hace evidente.
Cómo empezar (guÃa rápida)
1. Abrir la demo en la web y elegir un algoritmo del menú lateral.
2. Revisar el código y lanzar la ejecución (Run).
3. Ajustar la entrada (tamaño/valores) y variar la velocidad para observar cambios.
4. ¿Quieres llevarlo a local? Instala la librerÃa de tracers (por ejemplo, el paquete algorithm-visualizer en npm) o clona los repositorios para experimentar en tu proyecto.
Contribuir: pasos y repos recomendados
? Proponer o mejorar una visualización en el repo de algoritmos (JS/Java/C++) siguiendo su guÃa de contribución.
? Mejorar la web en algorithm-visualizer (UI/interpretación de comandos, rendimiento, accesibilidad).
? Ampliar el backend en server (APIs, ejecución/compilación, autenticación).
? Crear/optimizar un tracer para otro lenguaje o extender los existentes (tracers.js, tracers.py, tracers.java).
Antes de abrir issues o PRs, conviene revisar el README y las normas de contribución de cada repositorio.
Por qué destaca frente a otros visualizadores
? Modelo formal de instrumentación (tracers) que separa la lógica del algoritmo de la capa visual.
? Ecosistema modular (web + servidor + repos de algoritmos + tracers) que facilita escalar el contenido y aceptar contribuciones.
? Uso educativo directo: la web está orientada a ?aprender haciendo?, no solo a ver animaciones pregrabadas.
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