《Java算法可视化实战：7大经典应用剖析》

【课程架构解析】
本课程通过Java Swing技术实现算法可视化，采用"项目驱动式"教学法，涵盖GUI编程、概率模拟、排序算法等7大核心模块，每个模块对应一个完整可运行的桌面应用程序开发。

一、技术体系构成

1. 基础框架层

• GUI开发：基于Java Swing构建MVC架构（JFrame/Graphics2D）

• 交互设计：键盘监听(KeyListener)+鼠标事件(MouseAdapter)

• 图形优化：双缓冲技术+抗锯齿渲染

2. 算法应用层

• 经典算法可视化：包含6种排序算法动态演示

• 路径搜索算法：深度优先(DFS)/广度优先(BFS)迷宫求解

• 随机算法应用：蒙特卡洛模拟+Fisher-Yates洗牌

二、核心项目拆解

1. 概率实验室（第3章）

• 财富分配模拟：100人随机交易模型

• 蒙特卡洛应用：估算π值误差<0.01%

• 概率悖论解析：三门问题数学验证

2. 排序算法剧场（第4章）

• 动态对比演示：选择/插入/归并/快排/堆排序

• 性能可视化：近乎有序数据下的算法效率差异

• 优化方案：三路快排处理重复元素

3. 迷宫工坊（第5-6章）

• 路径搜索：递归与非递归DFS实现对比

• 迷宫生成：深度优先+随机队列两种构建方式

• 特效实现：迷雾渐消动画效果

三、技术亮点详解

1. 可视化实现方案

• 动画帧控制：Timer定时器刷新机制

• 图形绘制：自定义Canvas组件开发

• 状态管理：Observable模式驱动视图更新

2. 交互设计细节

• 排序速度调节：滑块控制算法执行速率

• 迷宫尺寸设置：支持10x10到100x100矩阵

• 分形参数调整：递归深度实时修改

四、进阶应用案例

1. 游戏开发实践（第7-8章）

• 扫雷核心算法：Flood fill区域扩展

• 益智游戏求解：Move the Box状态树搜索

• AI基础入门：启发式搜索优化策略

2. 计算机艺术（第9章）

• 分形绘制：Koch雪花/Vicsek图案生成

• 递归可视化：Sierpinski三角形构造

• 自然模拟：分形树生长算法