【干货】算法学习必备诀窍：算法可视化解密

受困于繁复的代码块里，每天看着密密麻麻的变量和语句，拿着别人提供的代码跑出结果也不知道结果是什么？

不妨来了解了解算法可视化吧，说不定就能解你每日之烦忧，让你的头发掉落的速度慢下来！

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初入“可视化”：算法可视化概念

可视化，也可以解释为形象化，具象化，它旨将我们脑中抽象复杂的逻辑步骤变成图像，帮助我们更好的检索获取分析信息。虽然说的“高大上”，但毋庸置疑的是可视化是我们学习新知识的捷径，也是透彻理解一个理论的必由之路。

还记得小时候被加法表乘法表支配的恐惧吗？那时候就有聪明的大人发明出伟大的“苹果论”（不要误会，不是牛顿发明的），“你有一个苹果，妈妈又给了你一个，现在你有几个苹果了呢？”就在这来来回回的赠送又拿走，拿走又奖励的过程中，GDP总量上升了，我们学会了最基础的逻辑运算。

但肯定有人说了，算法学习怎么能和加减法一样呢，我们也怎么能和学龄前儿童类比呢？算法难不难？（如果认为小菜一碟的能不能给蒟蒻笔者留个联系方式，好心拯救头秃少女）难，非常难，难于上青天，但之所以会有如此哀叹，是因为我们看到的最原始状态的算法是这样的：

这是一段简单的冒泡排序算法，但盯着一堆毫无生命力的英文字母，看到一堆大括号可能就犯晕的你，怕是得花上很多时间才能理解它的原理。

但如果算法以下面这种形式呈现，你可能会说：「噢，原来就是两两比较两两交换啊。」是不是对算法突然就不那么恐惧了呢？

算法可视化是指，将一段程序的数据、操作、语义进行抽象，并对这些抽象进行动态的图像展示，使之更容易理解、传播和交流的过程。

它的使用对象可以分成两类——学习者和教育者。这里的学习者就是你所以为的学习者，但教育者却不仅仅指狭义上的教师，它包括了脚本师、算法设计者等需要进行算法展示的角色。

算法可视化是伴随着需求而发展的一门技术，用户的需求决定了算法可视化的发展方向。从只提供文字和简单图表的无可视化阶段，到通过弹出式问题与用户交互，从用户能改变系统所演示算法的数据，再到自主创建自己的算法的可视化动画，用户的需求不同，其在系统中的参与层级也不同。

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实例：VRPTW求解过程可视化

听完算法可视化相关概念的你可能已经懵圈了，无图无真相，说什么都不如亲眼看看可视化的实际效果来的直观。这里我们准备了一个基于 Java+JavaFx 实现的禁忌搜索求解带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）的可视化程序，不妨一起来看看吧：

关于VRPTW问题，我们已经在之前发布的文章中多次介绍过，如果你还有疑问的话，可以戳下面的文章进行了解：

干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）

禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码）

由于启发式算法求解VRPTW的过程往往围绕迭代展开，因而，通过显示每一次迭代得到的结果，追踪解的变化，我们可以对算法求解VRPTW问题的收敛过程有更清晰的认识。同时，成本函数随迭代次数的变化也更直观地反映了算法的效率。

那么，这样一个VRPTW问题的可视化程序，都为我们提供了哪些功能呢？我们又该如何进行操作呢？

首先，我们需要导入我们的算例和结果：

导入算例和结果的TXT文件后，在程序界面的左上方，会出现配送中心和客户节点的分布。我们只需要把鼠标悬停在各个点上，就可以看到相应客户点的位置、需求和时间窗约束。

点击界面下方的启动按钮，程序开始运行。可以看到，在节点的分布图上生成了各种颜色的路径线条，不同颜色的连线代表不同的配送车辆行驶的配送路线，直观地显示了规划路径的变化。

将目光移到右边的区域上，可以看到，随着迭代次数的增加，净成本在不断地变化，方便我们追踪成本是否趋于收敛。下方则是每次迭代产生的具体解，每辆配送车经过客户点的顺序、每条路径的净成本、每个路径规划方案的总成本。我们可以通过点击暂停键随时查看迭代过程中产生的特定解。在最下方可以看到目前为止产生的最优解。

求解过程演示完毕后，在下方可以进行特定迭代次数产生解的查询。此外，我们还可以通过拖动一旁的演示速度条自由选择演示的速度。

当算法的黑盒被突然剖开，求解过程被这样直白的呈现在你的面前，令人头疼的VRPTW问题是不是变得平易近人了呢？当你还在烦恼老师or客户对自己孤零零的结果将信将疑的时候，别人早早地已经使用可视化工具把算法流程讲的一清二楚啦。此时不用可视化，更待何时？

写在最后

总结一下，算法可视化帮助我们将复杂的逻辑过程形象化，不管是为了学习算法原理还是展示算法过程，算法可视化都将是我们的一种有效工具。