>

>
1x
go to beginning previous frame pause play next frame go to end

Visualisasi dari salah satu struktur data paling sederhana: Larik (dan bentuk terurutnya) ternyata belum pernah dilakukan di VisuAlgo sejak lahirnya 2011 - Januari 2024...
Tetaplah bersama kami sementara kami meningkatkan halaman ini dan fitur-fiturnya.

Remarks: By default, we show e-Lecture Mode for first time (or non logged-in) visitor.
If you are an NUS student and a repeat visitor, please login.

🕑
Larik (Padat) merupakan salah satu struktur data paling mudah dan serbaguna dalam Ilmu Komputer. Larik sudah tersedia di hampir semua bahasa pemrograman, misalnya C++, Python (di Python, 'array' disebut sebagai 'list'), Java, dan lain-lain.
Kita dapat menggunakan Larik (Padat) untuk mengimplementasikan ADT Daftar.
Kita dapat menggunakan Larik (Padat) untuk menyelesaikan banyak soal klasik. Ketika tidak digunakan sebagai implementasi ADT Daftar (dengan pentingnya urutan posisi), seringkali lebih bermanfaat untuk terlebih dahulu mengurutkan elemen-elemen tersebut sehingga kita dapat memanfaatkan algoritma yang lebih cepat.

Pro-tip 1: Since you are not logged-in, you may be a first time visitor (or not an NUS student) who are not aware of the following keyboard shortcuts to navigate this e-Lecture mode: [PageDown]/[PageUp] to go to the next/previous slide, respectively, (and if the drop-down box is highlighted, you can also use [→ or ↓/← or ↑] to do the same),and [Esc] to toggle between this e-Lecture mode and exploration mode.

🕑

Silahkan lihat ringkasan ADT Daftar.


Pro-tip 2: We designed this visualization and this e-Lecture mode to look good on 1366x768 resolution or larger (typical modern laptop resolution in 2021). We recommend using Google Chrome to access VisuAlgo. Go to full screen mode (F11) to enjoy this setup. However, you can use zoom-in (Ctrl +) or zoom-out (Ctrl -) to calibrate this.

🕑
Larik (Padat) bagus untuk mengimplementaikan ADT Daftar karena merupakan konstruksi sederhana untuk menangani kumpulan item.
Yang kita maksud dari larik padat adalah larik tersebut tidak memiliki celah, yaitu jika terdapat N item dalam larik (yang memiliki ukuran M, dengan M ≥ N), makan hanya indeks [0..N-1] yang terisi dan indeks lainnya [N..M-1] harus tetap kosong.

Pro-tip 3: Other than using the typical media UI at the bottom of the page, you can also control the animation playback using keyboard shortcuts (in Exploration Mode): Spacebar to play/pause/replay the animation, / to step the animation backwards/forwards, respectively, and -/+ to decrease/increase the animation speed, respectively.

🕑

Misalkan larik padat A dengan indeks [0..N-1] mempunyai item pada daftar.


get(i), tinggal mengembalikan A[i].
Operasi sederhana ini menjadi rumit yang tidak perlu jika larik tersebut tidak padat.


search(v), kita bisa mengecek setiap indeks i ∈ [0..N-1] satu per satu untuk lihat jika A[i] == v.
Ini karena nilai v (jika ada) dapat berada di manapun di indeks [0..N-1].
Karena visualisasi ini hanya menerima item berbeda, v hanya dapat ditemukan tidak lebih dari sekali.
Dalam ADT Daftar general, kita mungkin mau membuat search(v) menembalikan sebuah daftar dengan indeks-indeks.


insert(i, v), kita menggeser item ∈ [i..N-1] ke [i+1..N] (dari belakang) dan set A[i] = v.
Ini agar v dimasukkan ke indeks i secara benar dan lariknya akan tetap padat.


remove(i), kita menggeser item ∈ [i+1..N-1] ke [i..N-2], menimpa nilai lama A[i].
Dengan ini, lariknya akan tetap padat.

🕑

get(i) sangat cepat: hanya satu operasi akses O(1).
Terdapat kelas Ilmu Komputer lain: 'Organsisasi Komputer' yang membahas rincian dari kompleksitas waktu O(1) dari operasi indeks larik.


search(v)
Dalam kasus terbaik, v berada di posisi pertama, O(1).
Dalam kasus terburuk, v tidak berada di larik tersebut dan kita memerlukan pencarian linear O(N) untuk menentukan itu.


insert(i, v)
Dalam kasus terbaik, memasukan elemen pada i = N, tidak ada penggeseran elemen, O(1).
Dalam kasus terburuk, memasukan elemen pada i = 0, kita menggeser semua N elemen, O(N).


remove(i)
Dalam kasus terbaik, penghapusan elemen pada i = N-1, tidak ada penggeseran elemen, O(1).
Dalam kasus terburuk, penghapusan elemen pada i = 0, kita menggeser semua N elemen, O(N).

🕑
Ukuran dari larik padat M terhingga. Ini akan membuat masalah karena ukuran maksimum tersebut belum tentu diketahui dari awal untuk banyak aplikasi.
Jika M terlalu besar, maka posisi yang tidak digunakan hangus. Jika M terlalu kecil, maka kita akan mudah kehabisan ruang.
🕑

Solusi: Jadikan M sebuah variabel. Saat larik penuh, kita bisa membuat larik yang lebih besar (biasanya dua kali lebih besar) dan pindahkan elemen-elemen dari larik lama ke larik baru. Maka, tidak ada lagi batasan pada ukuran selain ukuran memori fisik komputer (yang biasanya besar).


C++ STL std::vector, Python list, Java Vector, atau Java ArrayList semua mengimplementasikan larik dengan ukuran bervariabel ini. Cata bahwa list Python dan ArrayList Java bukan Senarai Berantai, tetapi adalah larik ukuran bervariabel. Visualisasi larik ini mengimplementasikan ide membuat larik dua kali lebih besar ukurannya jika larik penuh.


Akan tetapi, masalah klasik larik seperti pemborosan ruang dan overhead penyalinan/penggeseran item masih menjadi masalah.

🕑

Terdapat banyak operasi yang dapat kita lakukan pada sebuah Larik Padat (dengan indeks bilangan bulat) A:

  1. Mencari sebuah nilai spesifik v dalam larik A,
  2. Mencari nilai min/max atau nilai terkecil/terbesar ke-k dalam larik (statik) A,
  3. Mengecek keunikan nilai dan menghapus nilai duplikat dalam larik A,
  4. Menghitung banyaknya nilai v muncul dalam larik A,
  5. Mencari irisan atau gabungan antara larik A dan larik terurut lainnya B,
  6. Mencari sebuah pasangan target xA dan yA sehingga x+y sama dengan target z,
  7. Menghitung banyaknya nilai dalam larik A yang berada dalam rentang [lo..hi], dll.

Lihatlah larik tidak terurut dan larik terurut untuk petunjuk.

🕑
Kami akan menjelaskan tindakan-tindakan yang mungkin dapat Anda lakukan di halaman ini. Untuk sekarang, coba tebak berdasarkan nama fungsinya.
🕑
Kita akan membahas dua mode: larik (isi dapat tidak terurut) versus larik terurut (isi harus selalu terurut, tanpa mengurangi keumuman: terurut dalam urutan tidak menurun).
🕑
Sudah banyak aplikasi (sederhana) yang bisa kita lakukan dengan array yang tidak terurut.
🕑
  1. Kita dapat menggunakan pencarian liner (linear search) dalam O(N) (dari paling kiri ke paling kanan atau sebaliknya) untuk mencari v,
  2. Untuk min/max, kita dapat menggunakan pencarian liner O(N) lagi;
    untuk terkecil/terbesar ke-k, kita bisa menggunakan algoritma O(kN)1,
  3. Kita bisa menggunakan O(N^2) perulangan bersarang (nested-loop) untuk mengecek apakah terdapat dua indeks dalam A mempunyai nilai yang sama,
  4. Kita mungkin memperlukan Tabel Hash untuk mendapatkan kompleksitas O(N),
  5. Diperlukan perulangan bersarang dalam O(N^2).
  6. Diperlukan perulangan bersarang dalam O(N^2).
  7. Kita mungkin memperlukan Tabel Hash untuk mendapatkan kompleksitas O(N),

Terdapat beberapa cara yang lebih bagus, terumata jika lariknya terurut.


1Terdapat solusi lebih cepat dengan ekspektasi kompeksitas waktu O(N) QuickSelect atau O(N) kasus paling jelek seleksi waktu liner.

🕑
Ketika larik terurut, banyak kemungkinan yang terbuka.
🕑
  1. Kita bisa menggunakan pencarian biner (binary search) dalam O(log N) pada larik terurut,
  2. A[0]/A[k-1]/A[N-k]/A[N-1] merupakan nilai min/terkecil ke-k/terbesar ke-k/max dalam larik (statik terurut) A,
  3. Nilai kembar, jika ada, akan bersebelahan pada larik terurut A,
  4. Sama dengan atas,
  5. Kita bisa menggunakan modifikasi dari rutinitas merge dari Merge Sort.
  6. Kita bisa menggunakan metode two pointers,
  7. Indeks dari y - indeks dari x + 1 (menggunakan dua kali pencarian biner).

Bisa terdapat banyak cara lain.


You have reached the last slide. Return to 'Exploration Mode' to start exploring!

Note that if you notice any bug in this visualization or if you want to request for a new visualization feature, do not hesitate to drop an email to the project leader: Dr Steven Halim via his email address: stevenhalim at gmail dot com.

🕑

Buat(M, N)

Insert(v)

Remove(i)

Select

Update

Special

>

Kosong

User Defined Array

New array of size

M =
and N =

Random

Many Duplicates

v =

Append

i =

Insert

i =

Lakukan

Min

Max

k =

Lakukan

Min

Max

i =
v =

Lakukan

Count

Search

Sum

Unique

Difference

Sparse Table

Tentang Tim Syarat Guna Kebijakan Privasi

Tentang

VisuAlgo digagas pada tahun 2011 oleh Associate Professor Steven Halim sebagai alat untuk membantu murid-muridnya mengerti struktur-struktur data dan algoritma-algoritma, dengan memampukan mereka untuk mempelajari dasar-dasarnya secara otodidak dan dengan kecepatan mereka sendiri.


VisuAlgo mempunya banyak algoritma-algoritma tingkat lanjut yang dibahas didalam buku Dr. Steven Halim ('Competitive Programming', yang ditulis bersama adiknya Dr. Felix Halim dan temannya Dr. Suhendry Effendy) dan lebih lagi. Hari ini, beberapa dari visualisasi/animasi algoritma-algoritma tingkat lanjut ini hanya ditemukan di VisuAlgo.


Meskipun pada khususnya didesain untuk murid-murid National University of Singapore (NUS) yang mengambil berbagai kelas-kelas struktur data dan algoritma (contoh: CS1010/setara, CS2040/setara (termasuk IT5003), CS3230, CS3233, dan CS4234), sebagai pendukung pembelajaran online, kami berharap bahwa orang-orang di berbagai belahan dunia menemukan visualisasi-visualisasi di website ini berguna bagi mereka juga.


VisuAlgo tidak didesain untuk layar sentuh kecil (seperti smartphones) dari awalnya karena kami harus membuat banyak visualisasi-visualisasi algoritma kompleks yang membutuhkan banyak pixels dan gestur klik-dan-tarik untuk interaksinya. Resolusi layar minimum untuk pengalaman pengguna yang lumayan adalah 1366x768 dan hanya halaman utama VisuAlgo yang secara relatif lebih ramah dengan layar kecil. Tetapi, kami sedang bereksperimen dengan versi mobil (kecil) dari VisuAlgo yang akan siap pada April 2022.


VisuAlgo adalah proyek yang sedang terus berlangsung dan visualisasi-visualisasi yang lebih kompleks sedang dibuat. Pada saat ini, platform ini mempunyai 24 modul visualisasi.


Perkembangan yang paling menarik adalah pembuatan pertanyaan otomatis (sistem kuis online) yang bisa dipakai oleh murid-murid untuk menguji pengetahuan mereka tentang dasar struktur-struktur data dan algoritma-algoritma. Pertanyaan-pertanyaan dibuat secara acak dengan semacam rumus dan jawaban-jawaban murid-murid dinilai secara instan setelah dikirim ke server penilai kami. Sistem kuis online ini, saat sudah diadopsi oleh banyak dosen Ilmu Komputer diseluruh dunia, seharusnya bisa menghapuskan pertanyaan-pertanyaan dasar tentang struktur data dan algoritma dari ujian-ujian di banyak Universitas. Dengan memberikan bobot kecil (tapi tidak kosong) supaya murid-murid mengerjakan kuis online ini, seorang dosen Ilmu Komputer dapat dengan signifikan meningkatkan penguasaan materi dari murid-muridnya tentang pertanyaan-pertanyaan dasar ini karena murid-murid mempunyai kesempatan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini yang bisa dinilai secara instan sebelum mereka mengambil kuis online yang resmi. Mode latihan saat ini mempunyai pertanyaan-pertanyaan untuk 12 modul visualisasi. Kami akan segera menambahkan pertanyaan-pertanyaan untuk 12 modul visualisasi yang lainnya sehingga setiap setiap modul visualisasi di VisuAlgo mempunyai komponen kuis online.


Kami telah menerjemahkan halaman-halaman VisuALgo ke tiga bahasa-bahasa utama: Inggris, Mandarin, dan Indonesia. Saat ini, kami juga telah menulis catatan-catatan publik tentang VisuAlgo dalam berbagai bahasa, termasuk Bahasa Indonesia, Korea, Vietnam, dan Thai:

id, kr, vn, th.

Tim

Pemimpin & Penasihat Proyek (Jul 2011-sekarang)
Associate Professor Steven Halim, School of Computing (SoC), National University of Singapore (NUS)
Dr Felix Halim, Senior Software Engineer, Google (Mountain View)

Murid-Murid S1 Peniliti 1
CDTL TEG 1: Jul 2011-Apr 2012: Koh Zi Chun, Victor Loh Bo Huai

Murid-Murid Proyek Tahun Terakhir/UROP 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

Murid-Murid S1 Peniliti 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

Murid-Murid Proyek Tahun Terakhir/UROP 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

Murid-Murid S1 Peniliti 3
Optiver: Aug 2023-Oct 2023: Bui Hong Duc, Oleh Naver, Tay Ngan Lin

Murid-Murid Proyek Tahun Terakhir/UROP 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.

Ucapan Terima Kasih
Proyek ini dimungkinkan karena Hibah Pengembangan Pengajaran dari NUS Centre for Development of Teaching and Learning (CDTL).

Syarat Guna

VisuAlgo bebas biaya untuk komunitas Ilmu Komputer di dunia. Jika anda menyukai VisuAlgo, satu-satunya "pembayaran" yang kami minta dari anda adalah agar anda menceritakan keberadaan VisuAlgo kepada murid-murid/dosen-dosen Ilmu Komputer. Anda dapat menceritakan tentang VisuAlgo melewati media sosial yang anda tahu lewat postingan Facebook/Twitter/Instagram/TikTok, situs mata kuliah, ulasan di blog, email-email, dsb.


Mahasiswa dan pengajar Struktur Data dan Algoritma (DSA) dipersilakan untuk menggunakan situs web ini langsung untuk kelas mereka. Jika Anda mengambil tangkapan layar atau video dari situs ini, Anda dapat menggunakannya di tempat lain, asalkan mencantumkan URL situs web ini (https://visualgo.net) dan/atau daftar publikasi di bawah sebagai referensi. Namun, harap hindari mengunduh file sisi-klien VisuAlgo dan menghostingnya di situs web Anda, karena ini dianggap sebagai plagiarisme. Saat ini, kami tidak mengizinkan orang lain untuk melakukan fork proyek ini atau membuat varian VisuAlgo. Penggunaan pribadi salinan offline dari sisi-klien VisuAlgo diperbolehkan.


Harap diperhatikan bahwa komponen kuis online VisuAlgo memiliki elemen sisi-server yang substansial, dan tidak mudah menyimpan skrip dan basis data sisi-server secara lokal. Saat ini, publik umum hanya dapat mengakses sistem kuis online melalui 'mode latihan.' 'Mode uji' menawarkan lingkungan yang lebih terkontrol untuk menggunakan pertanyaan yang dihasilkan secara acak dan verifikasi otomatis dalam ujian-ujian nyata di NUS.


Daftar Publikasi


Karya ini telah dipresentasikan singkat pada CLI Workshop sewaktu ACM ICPC World Finals 2012 (Poland, Warsaw) dan pada IOI Conference di IOI 2012 (Sirmione-Montichiari, Italy). Anda bisa mengklik link ini untuk membaca makalah kami tahun 2012 tentang sistem ini (yang belum disebut sebagai VisuAlgo pada tahun 2012 tersebut).


Laporan Bug atau Permintaan Fitur Baru


VisuAlgo bukanlah proyek yang sudah selesai. Associate Professor Steven Halim masih aktif dalam mengembangkan VisuAlgo. Jika anda adalah pengguna VisuAlgo dan menemukan bug di halaman visualisasi/sistem kuis online atau jika anda mau meminta fitur baru, silahkan hubungi Associate Professor Steven Halim. Alamat emailnya adalah gabungan dari namanya dan tambahkan gmail titik com.

Kebijakan Privasi

Versi 1.2 (Dimutakhirkan Jum, 18 Aug 2023).
Sejak Jumat, 18 Aug 2023, kami tidak lagi menggunakan Google Analytics. Semua cookie yang kami gunakan sekarang hanya untuk operasi situs web ini. Popup persetujuan cookie yang mengganggu sekarang dimatikan bahkan untuk pengunjung pertama kali.
Sejak Jumat, 07 Jun 2023, berkat sumbangan yang murah hati dari Optiver, siapa pun di dunia bisa membuat akun VisuAlgo sendiri untuk menyimpan beberapa pengaturan kustomisasi (seperti mode layout, bahasa default, kecepatan pemutaran, dll).
Selain itu, untuk mahasiswa NUS, dengan menggunakan akun VisuAlgo (sebuah tupel dari alamat email NUS resmi, nama murid resmi NUS seperti dalam daftar kelas, dan sebuah kata sandi yang dienkripsi pada sisi server — tidak ada data personal lainnya yang disimpan), anda memberikan ijin kepada dosen modul anda untuk melacak pembacaan slide-slide kuliah maya dan kemajuan latihan kuis online yang dibutuhkan untuk menjalankan modul tersebut dengan lancar. Akun VisuAlgo anda akan juga dibutuhkan untuk mengambil kuis-kuis VisuAlgo online resmi sehingga memberikan kredensial akun anda ke orang lain untuk mengerjakan Kuis Online sebagai anda adalah pelanggaran akademis. Akun pengguna anda akan dihapus setelah modul tersebut selesai kecuali anda memilih untuk menyimpan akun anda (OPT-IN). Akses ke basis data lengkap dari VisuAlgo (dengan kata-kata sandi terenkripsi) dibatasi kepada Prof Halim saja.
Untuk dosen-dosen Ilmu Komputer di seluruh dunia yang telah menulis kepada Steven, sebuah akun VisuAlgo (alamat email (bukan-NUS), anda dapat menggunakan nama panggilan apapun, dan kata sandi terenkripsi) dibutuhkan untuk membedakan kredensial online anda dibandingkan dengan orang-orang lain di dunia. Akun anda akan dilacak seperti seorang murid NUS biasa diatas tetapi akun anda akan mempunya fitur-fiture spesifik untuk dosen-dosen Ilmu Komputer, yaitu kemampuan untuk melihat slide-slide tersembunyi yang berisi jawaban-jawaban (menarik) dari pertanyaan-pertanyaan yang dipresentasikan di slide-slide sebelumnya sebelum slide-slide tersembunyi tersebut. Anda juga dapat mengakses setingan Susah dari Kuis-Kuis Online VisuAlgo. Anda dapat dengan bebas menggunakan materi-materia untuk memperkaya kelas-kelas struktur-struktur data dan algoritma-algoritma anda. Catat bahwa mungkin ada fitur-fitur khusus tambahan untuk dosen Ilmu Komputer di masa mendatang.
Untuk siapapun dengan akun VisuAlgo, anda dapat membuang akun anda sendiri bila anda tidak mau lagi diasosiasikan dengan tool VisuAlgo ini.