Jumpserver DMS演示动画

排序算法的动画演示，蛮适合想搞懂算法原理的人。冒泡排序就像反复把最大数“冒”到，每次都两两比较，有错就换。虽然时间复杂度是 O(n^2)，在大数据场景里效率一般，但对初学者来说，真的挺好理解的。动画演示那块做得挺清楚，视觉效果直观，你一眼就能看出每轮操作咋回事。比起死记硬背，图形化更容易抓住重点，像是你在看小球互换位置那种感觉，记忆还蛮深刻的。顺带推荐几个扩展阅读的资源，像是插入排序、桶排序这些，和冒泡排序一对比，你就知道哪些场景该用哪个了。还有一篇时间复杂度优化的文章，讲得也还不错，能帮你理解为什么有些算法跑得飞快。如果你正在刷题、面试，或者刚开始接触算法，这个资源还蛮合适的，别忘了点进去看

选择排序是一种简单的排序算法，其核心思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的一个元素，并将其放置在序列的起始位置，逐步完成排序。尽管其时间复杂度为O(n^2)，在处理大型数据集时效率较低，但由于其易于理解的特性，成为初学者学习排序算法的首选。

深度优先算法（DFS 算法）是用来寻找路径的经典算法，挺适合用来解迷宫。它的工作原理简单：从入口节点开始，按顺序尝试各个的路径，直到找到出口或者死胡同。如果没路走，就回溯到上一个节点，继续尝试其他路径。它不会像广度优先那样逐层搜索，只要找到一条可行的路径就会停止搜索，效率还蛮高的。用 Python 实现这个算法做个动画展示，既能让你理解它的原理，又能锻炼你的代码能力。如果你对 DFS 算法感兴趣，不妨试试看，Python 做的动画效果也挺酷的。加入 Python 学习群，也能学到更多有趣的编程技巧！

分治法的典型代表就是归并排序。拆分-合并的节奏，逻辑清晰，效率也挺高。是那种上千条数据的场景，排序速度快得，响应也快，CPU 压力小不少。 归并的过程其实不难理解，就是先把数组一直拆，拆到每段都只有一个元素，一对一比较，再一步步合并起来。听起来抽象？别急，这里配了个动画演示，过程一步步走，蛮直观的。 和冒泡排序、插入排序比起来，归并的时间复杂度是O(nlogn)，你会感觉到性能上的差距。尤其是在前端项目里排序表格、大数据列表，用起来顺手。 如果你还想深入点，可以看看这几个文章：比如MATLAB 下归并排序的实现和性能实验，还有算法时间复杂度，都挺有料。 ，归并排序不光适合写算法题，放在业务开发

这是一个基本的塔或Hanoi动画程序，您可以在其中更改光盘数量（从3到6），源塔和目标塔。此程序使用Matlab进行实时动画显示，允许用户通过简单的界面交互，观察河内塔问题的动态演示。每一次光盘的移动都会实时更新显示，帮助用户直观地理解河内塔的解决过程。可以灵活调整输入参数，如光盘数量和塔的位置，进行个性化设置。

技术进步引领下，此示例展示了如何使用Simulink Compiler和Simulink 3D Animation在独立可执行文件中模拟轨迹跟踪并进行可视化。myrobot.slx文件利用多项式轨迹块插入五个离散的配置集，创建连续的轨迹，模拟机器人在运动控制下的关节空间运动行为。而myrobotapp.mlapp则是MATLAB App Designer App文件，通过它可视化MATLAB应用和。

日志文件的数据利器、Java 的实战场景，DMS 简单小型的数据挖掘这个项目就是这么一个挺接地气的案例。用Java搭建的客户端-服务器架构，配合文件和数据挖掘，逻辑清晰，代码也不复杂，挺适合上手试水。

电信行业的数据，一向又多又杂，想挖点干货出来真不容易。DMS 电信通用数据挖掘系统论文就专门聊了这个事，讲得挺细也挺实用，适合你想搞清楚怎么把数据挖掘真正落地做成系统的。嗯，里面不光有理论，还带了项目实践的内容，跟着写代码那种，落地性还不错。 论文走的是软件工程思路，从需求一路讲到模型训练，流程清晰，适合做参考。像什么数据预、特征选择、聚类、分类这几步，写得挺接地气的，多地方还有代码实现建议，挺贴心。 实际场景也有，比如用户流失预测、网络优化、个性化推荐这些，都是电信里用得着的。用什么工具、踩过哪些坑，也都有提，蛮有借鉴价值。 要是你最近正好在搞电信相关的数据项目，或者对如何用Python、W

此仓库分享了本人使用Matlab代码和技术实现将动画图形录制为视频文件的方法，可供学习参考。