# algorithms

**Repository Path**: self_5/algorithms

## Basic Information

- **Project Name**: algorithms
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-20
- **Last Updated**: 2026-07-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🧠 Algorithms - 算法讲解与演示项目

本仓库是一个面向算法学习与教学的开源项目。我们不仅仅提供冷冰冰的代码，更致力于通过**交互式可视化演示**、**生动的步骤讲解**和**多策略对比分析**，让复杂的算法变得直观易懂。

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## 🌟 核心特色

*   **交互式可视化**：使用现代 Web 或 Python 交互框架（如 Streamlit、HTML5 等），动态演示算法的运行过程。
*   **多维度对比**：在同一场景下运行不同的算法策略，直观对比其性能、效率和适用场景。
*   **深度讲解文档**：每个算法目录下均附带详细的数学原理、设计思路和优化路径讲解。

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## 📅 现有算法索引

目前已集成的算法项目如下：

*   🛗 **[电梯调度算法 (Elevator Scheduling)](./elevator/README.md)**：模拟高层建筑中的电梯调度场景，展示不同调度策略（FCFS, SCAN, LOOK, SSTF）的仿真逻辑与性能对比。

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## 🗺️ 未来规划路线图 (Roadmap)

我们计划逐步集成以下经典算法的交互式演示：

- [ ] **路径规划与图算法**：Dijkstra, A* 寻路算法可视化，支持动态绘制障碍物与迷宫。
- [ ] **排序与搜索**：快速排序、归并排序、堆排序的单步调试与直观对比。
- [ ] **动态规划 (DP)**：背包问题、最长公共子序列的状态转移矩阵动态填充过程。
- [ ] **树与数据结构**：红黑树、AVL 树的旋转、插入和删除的动画演示。
- [ ] **机器学习基础**：K-Means 聚类、KNN 分类的决策边界动态拟合过程。

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## 📁 目录结构规范

```text
algorithm/
├── .gitignore              # Git 忽略配置
├── README.md               # 项目主文档（当前文件）
├── CONTRIBUTING.md        # 项目贡献指南
├── LICENSE                 # 开源许可协议
└── [algorithm-name]/       # 具体算法目录（例如 elevator）
    ├── README.md           # 该算法的详细说明
    ├── app.py / index.html # 交互式演示的主入口
    ├── requirements.txt    # 依赖声明（若为 Python 项目）
    └── ...                 # 算法核心逻辑与资源文件
```

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## 🤝 如何参与贡献

我们非常欢迎并鼓励你为本项目贡献新的算法讲解和演示！
在开始之前，请阅读我们的 [贡献指南 (CONTRIBUTING.md)](./CONTRIBUTING.md) 以了解如何遵循项目结构与代码规范。

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## 📄 开源许可证

本项目采用 [MIT License](./LICENSE) 开源许可协议。