# data[].attributes.body
Scop didactic:

Vizualizarea relațiilor dintre conceptele-cheie legate de modul de funcționare al inteligenței artificiale.

Moment în lecție:

Fixarea și sistematizarea cunoștințelor.

Mod de utilizare:

Analiza hărții împreună cu elevii, identificarea conceptelor principale și a relațiilor dintre acestea.

# data[].attributes.headline
Resursă interactivă – Visualgo (algoritmi și vizualizări)

# data[].attributes.subject
Resursă interactivă – Visualgo (algoritmi și vizualizări)

# data[].attributes.body
Tip resursă: Interactivă

Scop didactic:

Explorarea modului în care algoritmii funcționează prin vizualizări dinamice.

Moment în lecție:

Dirijarea învățării.

Mod de utilizare:

Profesorul demonstrează funcționarea unui algoritm, iar elevii observă și discută etapele acestuia.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
visualising data structures and algorithms through animation

Featured story: Visualizing Algorithms with a Click

VisuAlgo project is funded by Optiver for 2023-2024. We now open VisuAlgo account registration to every Computer Science students/teachers worldwide and have started various upgrading (sub)-projects.

VisuAlgo is a trilingual site. Try visiting the other versions of VisuAlgo other than the default English version, e.g., or Indonesian. Users can see the translation statistics for these three pages. We aim to make all three has near 100% translation rate. Unfortunately the translation progress with other languages are too far behind and they are thus redirected to English.

In VisuAlgo, you can use your own input for any algorithm instead of using only the provided sample inputs. This is one of the key feature of VisuAlgo. Try the graph drawing feature in these 9 graph-related visualizations: , , , , , , , Steiner Tree, and . You can also click tag 'graph' in any of these 9 graph-related visualization boxes or type in 'graph' in the search box.

Here are some of the newer visualization features: ability to show two visualization scales (1.0x and 0.5x), the zoom-out scale is used to show operations of a slightly bigger test cases, (the linked list are no longer automatically re-layout for most cases to strengthen the O(1) impression of almost all Linked List operations).

Breaking news [Fri, 09 Jun 23]: VisuAlgo project is funded by starting today. We now open VisuAlgo account registration to every Computer Science students/teachers worldwide. Go to the and follow the on-screen instructions to create a new VisuAlgo account (no longer restricted to 'nus.edu'-related emails).

To compare 2 related algorithms, e.g., Kruskal's vs Prim's on the same graph, or 2 related operations of the same data structure, e.g., visualizing Binary (Max) Heap as a Binary Tree or as a Compact Array, open 2 VisuAlgo pages in 2 windows and juxtapose them. Click to see the screenshot. This juxtaposition technique can be used anytime you want to compare two similar data structures or algorithms.

You can visualize the recursion tree (or DAG, if there are overlapping subproblems and Dynamic Programming (DP) is applicable) of ANY valid recursive function that can be written in JavaScript. Click to see the screenshot. Obviously do not try visualizing recursion with a gigantic recursion tree as doing so will crash your own web browser/computer.

VisuAlgo loads fast for first time visitors (we use Cloudflare global CDN), but it loads 'almost instantly' for returning visitors as we also cache lots of static content of VisuAlgo :). So, do not use incognito or private browsing mode to keep the cache. Moreover, for NUS students with VisuAlgo accounts, we will load VisuAlgo according to your preferences/class setup after you .

Each visualization page has an 'e-Lecture Mode' that is accessible from that page's top right corner. This mode is automatically shown to first time (or non logged-in) visitors to showcase the data structure or algorithm being visualized. The quality of e-Lecture mode for many visualization pages have reached the lecture standard of algorithm classes in National University of Singapore :).

Please check the newest features of VisuAlgo: 1). User accounts system for NUS students and verified CS lecturers worldwide (and also read the latest Privacy Policy popup at the bottom right corner), 2). More mobile-friendly setup, 3). More polished e-Lecture notes to reach "NUS standard", and 4). Trilingual capability (/en, /zh, or /id).

VisuAlgo has two main components: The 24 visualization pages and their associated Online Quiz component (more questions are currently being added into the question bank). We do not script any of the questions in Online Quiz :O and all answers will be graded almost instantly :). You can this online quiz system by clicking the 'Training' button on the visualization module.

Reload screen or rotate device for a pathway suiting your device orientation

About

Initially conceived in 2011 by Associate Professor Steven Halim, VisuAlgo aimed to facilitate a deeper understanding of data structures and algorithms for his students by providing a self-paced, interactive learning platform.

Featuring numerous advanced algorithms discussed in Dr. Steven Halim's book, 'Competitive Programming' - co-authored with Dr. Felix Halim and Dr. Suhendry Effendy - VisuAlgo remains the exclusive platform for visualizing and animating several of these complex algorithms even after a decade.

While primarily designed for National University of Singapore (NUS) students enrolled in various data structure and algorithm courses (e.g., CS1010/equivalent, CS2040/equivalent (including IT5003), CS3230, CS3233, and CS4234), VisuAlgo also serves as a valuable resource for inquisitive minds worldwide, promoting online learning.

Initially, VisuAlgo was not designed for small touch screens like smartphones, as intricate algorithm visualizations required substantial pixel space and click-and-drag interactions. For an optimal user experience, a minimum screen resolution of 1366x768 is recommended. However, since April 2022, a mobile (lite) version of VisuAlgo has been made available, making it possible to use a subset of VisuAlgo features on smartphone screens.

VisuAlgo remains a work in progress, with the ongoing development of more complex visualizations. At present, the platform features 24 visualization modules.

Equipped with a built-in question generator and answer verifier, VisuAlgo's "online quiz system" enables students to test their knowledge of basic data structures and algorithms. Questions are randomly generated based on specific rules, and students' answers are automatically graded upon submission to our grading server. As more CS instructors adopt this online quiz system worldwide, it could effectively eliminate manual basic data structure and algorithm questions from standard Computer Science exams in many universities. By assigning a small (but non-zero) weight to passing the online quiz, CS instructors can significantly enhance their students' mastery of these basic concepts, as they have access to an almost unlimited number of practice questions that can be instantly verified before taking the online quiz. Each VisuAlgo visualization module now includes its own online quiz component.

VisuAlgo has been translated into three primary languages: English, Chinese, and Indonesian. Additionally, we have authored public notes about VisuAlgo in various languages, including Indonesian, Korean, Vietnamese, and Thai:

Team

Project Leader & Advisor (Jul 2011-present)
Associate Professor Steven Halim, School of Computing (SoC), National University of Singapore (NUS)
Dr Felix Halim, Senior Software Engineer, Google (Mountain View)

Undergraduate Student Researchers 1
CDTL TEG 1: Jul 2011-Apr 2012: Koh Zi Chun, Victor Loh Bo Huai

Final Year Project/UROP students 1
Jul 2012-Dec 2013: Phan Thi Quynh Trang, Peter Phandi, Albert Millardo Tjindradinata, Nguyen Hoang Duy
Jun 2013-Apr 2014 Rose Marie Tan Zhao Yun, Ivan Reinaldo

Undergraduate Student Researchers 2
CDTL TEG 2: May 2014-Jul 2014: Jonathan Irvin Gunawan, Nathan Azaria, Ian Leow Tze Wei, Nguyen Viet Dung, Nguyen Khac Tung, Steven Kester Yuwono, Cao Shengze, Mohan Jishnu

Final Year Project/UROP students 2
Jun 2014-Apr 2015: Erin Teo Yi Ling, Wang Zi
Jun 2016-Dec 2017: Truong Ngoc Khanh, John Kevin Tjahjadi, Gabriella Michelle, Muhammad Rais Fathin Mudzakir
Aug 2021-Apr 2023: Liu Guangyuan, Manas Vegi, Sha Long, Vuong Hoang Long, Ting Xiao, Lim Dewen Aloysius

Undergraduate Student Researchers 3
Optiver: Aug 2023-Oct 2023: Bui Hong Duc, Oleh Naver, Tay Ngan Lin

Final Year Project/UROP students 3
Aug 2023-Apr 2024: Xiong Jingya, Radian Krisno, Ng Wee Han

List of translators who have contributed ≥ 100 translations can be found at statistics page.

Acknowledgements
NUS gave Teaching Enhancement Grant to kickstart this project.

Terms of use

VisuAlgo is generously offered at no cost to the global Computer Science community. If you appreciate VisuAlgo, we kindly request that you spread the word about its existence to fellow Computer Science students and instructors. You can share VisuAlgo through social media platforms (e.g., Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, Twitter, etc), course webpages, blog reviews, emails, and more.

Data Structures and Algorithms (DSA) students and instructors are welcome to use this website directly for their classes. If you capture screenshots or videos from this site, feel free to use them elsewhere, provided that you cite the URL of this website ( https://visualgo.net) and/or the list of publications below as references. However, please refrain from downloading VisuAlgo's client-side files and hosting them on your website, as this constitutes plagiarism. At this time, we do not permit others to fork this project or create VisuAlgo variants. Personal use of an offline copy of the client-side VisuAlgo is acceptable.

Please note that VisuAlgo's online quiz component has a substantial server-side element, and it is not easy to save server-side scripts and databases locally. Currently, the general public can access the online quiz system only through the 'training mode.' The 'test mode' offers a more controlled environment for using randomly generated questions and automatic verification in real examinations at NUS.
List of Publications
This work has been presented at the CLI Workshop at the ICPC World Finals 2012 (Poland, Warsaw) and at the IOI Conference at IOI 2012 (Sirmione-Montichiari, Italy). You can click this link to read our 2012 paper about this system (it was not yet called VisuAlgo back in 2012) and this link for the short update in 2015 (to link VisuAlgo name with the previous project).
Bug Reports or Request for New Features
VisuAlgo is not a finished project. Associate Professor Steven Halim is still actively improving VisuAlgo. If you are using VisuAlgo and spot a bug in any of our visualization page/online quiz tool or if you want to request for new features, please contact Associate Professor Steven Halim. His contact is the concatenation of his name and add gmail dot com.

Privacy Policy
Version 1.2 (Updated Fri, 18 Aug 2023).
Since Fri, 18 Aug 2023, we no longer use Google Analytics. Thus, all cookies that we use now are solely for the operations of this website. The annoying cookie-consent popup is now turned off even for first-time visitors.

Since Fri, 07 Jun 2023, thanks to a generous donation by Optiver, anyone in the world can self-create a VisuAlgo account to store a few customization settings (e.g., layout mode, default language, playback speed, etc).

Additionally, for NUS students, by using a VisuAlgo account (a tuple of NUS official email address, student name as in the class roster, and a password that is encrypted on the server side - no other personal data is stored), you are giving a consent for your course lecturer to keep track of your e-lecture slides reading and online quiz training progresses that is needed to run the course smoothly. Your VisuAlgo account will also be needed for taking NUS official VisuAlgo Online Quizzes and thus passing your account credentials to another person to do the Online Quiz on your behalf constitutes an academic offense. Your user account will be purged after the conclusion of the course unless you choose to keep your account (OPT-IN). Access to the full VisuAlgo database (with encrypted passwords) is limited to Prof Halim himself.

For other CS lecturers worldwide who have written to Steven, a VisuAlgo account (your (non-NUS) email address, you can use any display name, and encrypted password) is needed to distinguish your online credential versus the rest of the world. Your account will have CS lecturer specific features, namely the ability to see the hidden slides that contain (interesting) answers to the questions presented in the preceding slides before the hidden slides. You can also access Hard setting of the VisuAlgo Online Quizzes. You can freely use the material to enhance your data structures and algorithm classes. Note that there can be other CS lecturer specific features in the future.

For anyone with VisuAlgo account, you can remove your own account by yourself should you wish to no longer be associated with VisuAlgo tool.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
visualgo data structure algorithm visualization animation online learning tutorial lecture

# data[].attributes.attachment_link.title
visualising data structures and algorithms through animation - VisuAlgo

# data[].attributes.attachment_link.description
VisuAlgo was conceptualised in 2011 by Dr Steven Halim as a tool to help his students better understand data structures and algorithms, by allowing them to learn the basics on their own and at their own pace.

# data[].attributes.body
Scop didactic:

Introducerea elevilor în conceptul de Machine Learning prin explicații vizuale accesibile.

Moment în lecție:

Captarea atenției / Anunțarea temei.

Mod de utilizare:

Vizionare ghidată (4 minute), urmată de discuție frontală pe baza întrebărilor elevilor.

# data[].attributes.headline
Lecție: Cum învață inteligența artificială

# data[].attributes.subject
Lecție: Cum învață inteligența artificială

# data[].attributes.body
Clasa: a X-a

Unitatea de învățare: Introducere în inteligența artificială

# data[].attributes.body
1. Identificarea principiilor de bază ale funcționării sistemelor informatice inteligente.
2. Utilizarea conceptelor fundamentale ale informaticii pentru explicarea aplicațiilor bazate pe inteligență artificială.

# data[].attributes.body
1. La finalul lecției, elevii vor putea explica, în propriile cuvinte, ce este Machine Learning, identificând cel puțin două exemple de utilizare.

2. Elevii vor putea descrie etapele de bază ale procesului de învățare al unui sistem AI, pe baza vizionării materialului video.

3. Elevii vor putea formula o opinie argumentată privind avantajele și limitele utilizării inteligenței artificiale în viața cotidiană.

# data[].attributes.body
1. Captarea atenției:

Profesorul prezintă un scurt videoclip introductiv despre Machine Learning și lansează o întrebare provocatoare: „Poate un calculator să învețe singur?”

2. Informarea elevilor asupra obiectivelor:

Profesorul explică pe scurt ce vor învăța elevii și ce competențe vor dobândi la finalul lecției.

3. Reactualizarea cunoștințelor anterioare:

Se discută noțiuni cunoscute despre algoritmi și utilizarea calculatorului în rezolvarea de probleme.

4. Prezentarea conținutului nou:

Se explică, cu ajutorul materialelor vizuale și al hărții conceptuale, modul de funcționare al Machine Learning.

5. Dirijarea învățării:

Profesorul adresează întrebări ghidate și clarifică neînțelegerile apărute.

6. Fixarea cunoștințelor:

Elevii analizează exemple concrete de aplicații AI și discută avantajele și limitele acestora.

7. Evaluarea performanței:

Elevii răspund la un scurt chestionar de tip sondaj/quiz.

8. Asigurarea retenției și transferului:

Se solicită elevilor să identifice situații din viața reală în care este utilizată inteligența artificială.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Ilustrație educațională, stil modern, care reprezintă inteligența artificială ca un creier digital conectat la date, metaforă pentru procesul de învățare al AI. Culori predominante: albastru și verde. Stil infografic, fără text.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.question
Crezi că un calculator poate „învăța” singur?

# data[].attributes.headline
Fișă de lucru – Înțelegerea procesului de învățare al AI

# data[].attributes.subject
Fișă de lucru – Înțelegerea procesului de învățare al AI

# data[].attributes.body
Tip resursă: Fișă de lucru

Scop didactic:

Consolidarea înțelegerii etapelor prin care un sistem de inteligență artificială învață din date.

Moment în lecție:

Fixarea cunoștințelor.

Mod de utilizare:

Elevii răspund individual sau în perechi la întrebări scurte pe baza materialelor prezentate.

# data[].attributes.headline
Gamificare – Kahoot: Introducere în Machine Learning

# data[].attributes.subject
Gamificare – Kahoot: Introducere în Machine Learning

# data[].attributes.body
Tip resursă: Gamificare (quiz interactiv)

Scop didactic:

Evaluarea rapidă și motivantă a nivelului de înțelegere a conceptelor discutate în lecție.

Moment în lecție:

Evaluarea performanței.

Mod de utilizare:

Elevii răspund la întrebări tip quiz folosind dispozitivele personale, iar rezultatele sunt discutate frontal.

# data[].attributes.headline
Resursă teoretică – Ce este Machine Learning (IBM)

# data[].attributes.subject
Resursă teoretică – Ce este Machine Learning (IBM)

# data[].attributes.body
Tip resursă: Teoretică (articol explicativ)

Scop didactic:

Clarificarea conceptelor teoretice legate de Machine Learning și completarea explicațiilor vizuale din lecție.

Moment în lecție:

Consolidarea cunoștințelor.

Mod de utilizare:

Lectură ghidată sau material de aprofundare pentru elevii interesați.

# data[].attributes.attachment_link.description
This introduction to machine learning provides an overview of its history, important definitions, applications and concerns within businesses today.

# data[].attributes.body
Utilizarea inteligenței artificiale în proiectarea lecției m-a surprins prin claritatea și coerența structurii propuse. AI a reușit să organizeze conținutul didactic într-un mod logic, respectând etapele lecției și facilitând corelarea obiectivelor cu activitățile de învățare.

Am modificat unele sugestii generate automat, în special formularea competențelor și adaptarea exemplelor, pentru a le face mai potrivite nivelului elevilor și contextului real al clasei. Acest lucru a fost necesar pentru a păstra caracterul aplicativ și accesibil al lecției.

Aș implementa această lecție în practică, deoarece combină eficient resursele digitale cu activitățile interactive. Într-un context real, aș ajusta ritmul lecției în funcție de feedback-ul elevilor și aș extinde partea de aplicații practice.

# data[].attributes.body
Proiectul de lecție Padlet AI: 3 puncte

– Lecția este completă, structurată logic, cu competențe și obiective clar definite.

Integrarea resurselor digitale (minim 6): 3 puncte

– Resursele sunt variate, relevante și integrate coerent în desfășurarea lecției.

Creativitatea utilizării AI (PadletTA, generare vizuală): 3 puncte

– Au fost utilizate instrumente AI pentru generarea de imagini și structuri didactice.

Harta conceptuală MyLens (din videoclip): 3 puncte

– Harta este coerentă, derivată din videoclip și conectată cu obiectivele lecției.

Reflecția didactică asupra AI: 3 puncte

– Reflecția este clară, critică și aplicată contextului educațional.

Scor total: 15 puncte

Calificativ estimat: Foarte bine (9–10)