Когда объясняешь школьникам или студентам, как работает сортировка, графика говорит громче слов. Наверняка, в интернете полно обзоров и сравнительных анализов различных алгоритмов сортировки, но я не нашел ничего что объединяло бы самые популярные алгоритмы в одном сравнительном экстазе. Поэтому я написал визуализатор, который показывает в реальном времени, как разные алгоритмы сортируют один и тот же массив — одновременно.

Зачем нужен визуализатор

Когда мы говорим о «скорости сортировки», большинство представляет себе просто числа и асимптотику O(n log n).
Но если вы хоть раз увидите, как пузырьковая сортировка «ползёт» по массиву, а QuickSort разлетается молнией, — асимптотика станет куда понятнее.

Так появилась идея: сделать наглядную, динамическую визуализацию, где все алгоритмы сортируют одни и те же данные параллельно.

Что делает программа

Программа строит окно Pygame, разбитое на несколько панелей (по одной на каждый алгоритм).
На каждой панели — набор прямоугольных столбиков, представляющих элементы массива.
Высота — значение, цвет — алгоритм.

• Визуализация 10 алгоритмов сортировки одновременно

• Пошаговая анимация — видно каждый обмен элементов

• Реальное сравнение скорости и динамики алгоритмов

• Управление в реальном времени (пауза, перезапуск, скорость)

• Полностью на чистом Python, без внешних зависимостей кроме pygame

Во время работы:

• Все алгоритмы запускаются на одной и той же случайной выборке чисел.

• Каждый шаг сортировки отрисовывается в реальном времени.

• Можно ставить на паузу, перезапускать с новой выборкой, или наблюдать завершение каждого метода.

Поддерживаемые алгоритмы

Визуализатор реализует все классические алгоритмы сортировки на Python (через генераторы):

Каждый алгоритм реализован как генератор, который yield-ит текущее состояние массива.
Это позволяет синхронно отрисовывать прогресс и наблюдать шаг за шагом.

Техническая реализация

Основная идея

Главная структура — это словарь генераторов:

generators = {name: func(list(arr)) for name, func in ALGORITHMS.items()}
arrays = {name: list(arr) for name in ALGORITHMS.keys()}

Каждый кадр цикла main() вызывает:

state = next(gen)
arrays[name] = state

и сразу же перерисовывает панели.

Интерфейс

• ESC — выход

• SPACE — пауза / продолжение

• R — перезапустить с новой случайной выборкой

Экран делится на сетку cols × rows, каждая ячейка отображает один алгоритм.
Пример при 10 алгоритмах — сетка 5×2.

Пример визуализации

• Pygame обеспечивает стабильный FPS (60 кадров/с) и простое управление окнами.

• Все сортировки написаны на чистом Python — без NumPy.

• Генераторы позволяют элегантно «пошагово» наблюдать процесс.

• Для каждого алгоритма сохраняется отдельная копия массива, чтобы стартовые условия были одинаковыми.

Результат и выводы

Разумеется, результат абсолютно предсказуемый, но мною преследовалась цель повысить наглядность при сравнении скорости сортировки раличных алгоритмов:

• Пузырьковая сортировка — самая медленная (как и ожидалось).

• QuickSort и HeapSort лидируют.

• MergeSort стабильно быстра, но требуе�� больше движений.

• TimSort показывает плавное, оптимизированное поведение, почти как в реальной сортировке Python.

Можно было бы добавить еще алгоритмы RadixSort, CountingSort, BucketSort, но, как по мне, они слишком специфичны по отношению к сортируемым данным.

Этот проект — отличный пример, как можно совместить:

• классическую алгоритмическую теорию,

• простую визуализацию на Python,

• и интерактивное обучение.

Полезно для школьников, студентов и просто тех, кто любит видеть, как алгоритмы оживают, визуалов и просто фанатов инфографики :)

Ну и, как полагается, исходный код доступен на GitHub

На вики можно почитать про каждый алгоритм более подробно