- Added new algorithm visualizations - Fixed bugs and improved stability - UI improvements and enhancements - Pro unlocked 🔓

Изучайте алгоритмы и структуры данных с помощью пошаговых анимированных визуализаций. AlgoVision — это идеальный визуальный помощник для изучения алгоритмов, структур данных, шаблонов проектирования, архитектуры LLM и системного проектирования. Готовитесь ли вы к собеседованиям по программированию или изучаете информатику — AlgoVision делает сложные концепты понятными благодаря пошаговым анимированным визуализациям. 🔍 ЧТО ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ — 358 тем в 13 категориях ▸ 126 алгоритмов в 22 категориях — Сортировка, Поиск, Два указателя, Скользящее окно, Динамическое программирование (26), Жадный алгоритм, Алгоритм с возвратом, Разделяй и властвуй, Рекурсия, Сопоставление строк (KMP, алгоритм Рабина-Карпа, Z-алгоритм, Кодирование и декодирование), Манипуляции с битами, Теория чисел, Матричные операции, Интервалы, Варианты бинарного поиска, Префиксная сумма, Геометрия, Сжатие, Комбинаторика, Рандомизация, Порядковая статистика и Теория игр. ▸ 23 структуры данных с 99 операциями: массив, стек, очередь, двусторонняя очередь, связанный список, двусвязный список, хеш-таблица, бинарное дерево поиска, AVL-дерево, красно-черное дерево, куча максимума/минимума, очередь с приоритетами, префиксное дерево, граф, сегментное дерево, дерево Фенвика, фильтр Блума, кэш LRU/LFU, непересекающиеся множества и суффиксный массив. Наблюдайте за анимацией вставок, удалений и обходов в реальном времени. ▸ 21 шаблон проектирования: все шаблоны GoF (Gang of Four) с интерактивными UML-диаграммами классов. Шаблоны создания, структурные и поведенческие. ▸ 20 тем архитектуры LLM: токенизация (BPE), встраивание данных, самовнимание, многоголовочное внимание, блоки трансформеров, softmax и температура, стратегии выборки, кэш ключ-значение, RoPE, LayerNorm/RMSNorm, GQA/MQA, спекулятивное декодирование, квантование INT8/INT4, MoE, PagedAttention, поиск по лучу, LoRA и длинный контекст. ▸ 9 концепций ИИ: вывод LLM, конвейеры RAG, MCP, циклы агентов ИИ, тонкая настройка, цепочка мыслей, вызов функций, индексирование векторных баз данных (HNSW) и шаблоны проектирования подсказок.