数据结构教学：Yi-Coder-1.5B可视化演示系统
还记得当年学数据结构时，对着课本上那一堆抽象的文字和静态图，脑子里怎么也转不过弯来的感觉吗？链表怎么连的？二叉树怎么遍历的？算法执行时数据到底是怎么流动的？这些问题曾经困扰过无数编程学习者。
现在，情况不一样了。我最近用Yi-Coder-1.5B搭建了一个交互式的数据结构学习系统，它能把那些抽象的概念变成看得见的动画，把复杂的算法变成一步步的演示。今天我就带大家看看这个系统到底能做什么，效果怎么样。
1. 为什么需要可视化教学系统
数据结构这门课，说难不难，说简单也不简单。难就难在它太抽象了。你听老师讲“链表是节点通过指针连接”，脑子里可能还是一团浆糊。你看书上画的二叉树图，可能还是不明白遍历的时候到底是怎么走的。
传统的教学方式有个很大的问题：学生看不到数据的变化过程。算法执行时，数据在内存里是怎么移动的？指针是怎么指向的？这些过程都是“黑箱”，学生只能靠想象。
我见过太多学生，代码能背下来，但就是理解不了背后的原理。他们知道快速排序的代码怎么写，但不知道分区的时候数组元素是怎么交换的。他们知道二叉搜索树怎么插入节点，但不知道平衡因子是怎么计算的。
这就是我为什么要做这个可视化系统。我想让数据结构“活”起来，让学生能亲眼看到算法的执行过程，理解每一步发生了什么。
2. Yi-Coder-1.5B：小而强大的代码专家
在开始展示效果之前，先简单说说我用的这个模型。Yi-Coder-1.5B是个专门为代码任务设计的开源模型，别看它只有15亿参数，在编程任务上的表现相当不错。
我选它有几个原因。首先是体积小，部署起来方便，普通电脑就能跑。其次是专门为代码优化过，理解编程语言的能力很强。最重要的是，它支持128K的超长上下文，这意味着它能处理很复杂的代码逻辑，理解整个算法的结构。
这个模型在HumanEval基准测试上能达到67.7%的通过率，对于1.5B的模型来说，这个成绩已经很不错了。它支持52种编程语言，包括Python、Java、C++这些常用的，正好适合做教学演示。
3. 系统核心功能展示
3.1 算法动画生成
先看个最简单的例子：冒泡排序。传统的教学就是给你看代码，然后告诉你“每一轮把最大的元素冒到最后”。但学生还是不明白具体怎么冒的。
在我的系统里，你输入冒泡排序的代码，系统会生成这样的动画：
初始数组：[5, 3, 8, 1, 2] 第一轮开始： 比较5和3，5>3，交换位置 → [3, 5, 8, 1, 2] 比较5和8，5<8，不交换 → [3, 5, 8, 1, 2] 比较8和1，8>1，交换位置 → [3, 5, 1, 8, 2] 比较8和2，8>2，交换位置 → [3, 5, 1, 2, 8] 第一轮结束，最大元素8已就位这还不是最厉害的。系统还能生成图形化的动画，用不同颜色标记正在比较的元素，用箭头显示交换的方向。你能清楚地看到，每一轮比较，大的元素是怎么一步步“冒”到后面的。
对于更复杂的算法，比如快速排序，系统会展示分区过程。它会用不同的颜色标记基准元素、小于基准的部分、大于基准的部分。你能看到数组是怎么被分成两部分的，分区点是怎么确定的。
3.2 数据结构可视化
链表可能是最需要可视化的数据结构了。光看代码，你很难理解指针是怎么把节点连起来的。
在我的系统里，你输入链表的插入代码，系统会生成这样的演示：
初始链表：1 -> 3 -> 5 要在节点3后插入节点4： 1. 创建新节点4，next指针暂时为空 2. 找到节点3，将其next指针（原来指向5）保存下来 3. 将节点3的next指针指向新节点4 4. 将新节点4的next指针指向节点5 结果链表：1 -> 3 -> 4 -> 5系统会用图形展示这个过程。你能看到每个节点的内存地址，看到指针的指向变化。插入前，节点3的指针指向节点5；插入后，节点3指向新节点4，新节点4指向节点5。
对于二叉树，系统能展示各种遍历过程。前序遍历时，系统会高亮当前访问的节点，然后显示递归栈的状态。你能看到程序是怎么“深入”左子树，然后“回溯”到右子树的。
3.3 复杂度分析
很多学生能背下时间复杂度公式，但不知道这些公式是怎么来的。我的系统能展示算法执行过程中的关键操作计数。
比如分析快速排序的时间复杂度，系统会记录：
- 比较次数：每次分区需要比较多少次
- 交换次数：实际交换元素的次数
- 递归深度：函数调用栈的深度
然后系统会生成这样的分析报告：
数组大小：1000 实际比较次数：约7200次 理论平均比较次数：O(n log n) ≈ 6900次 实际交换次数：约3500次 递归最大深度：15层 结论：实际执行情况符合理论分析，递归深度正常对于不同的输入数据（已排序、逆序、随机），系统还能对比展示复杂度变化。你能清楚地看到，快速排序在已排序数组上表现很差（退化成O(n²)），而在随机数组上表现很好。
3.4 应用案例生成
学数据结构最大的困惑就是：这东西到底有什么用？我的系统能根据不同的应用场景，生成相应的案例。
比如你要学哈希表，系统可以生成这样的案例：
场景：实现一个简单的缓存系统 需求：存储最近访问的网页，快速判断是否在缓存中 解决方案：使用哈希表 - 键：网页URL - 值：网页内容 - 哈希函数：对URL字符串求和取模 - 冲突解决：链地址法 代码示例：（系统会生成完整的实现代码）更实用的是，系统能展示不同数据结构的对比。比如你要存储学生信息，系统会对比数组、链表、二叉搜索树、哈希表这几种方案的优缺点：
- 数组：查找快（O(1)），但插入删除慢（O(n)）
- 链表：插入删除快（O(1)），但查找慢（O(n)）
- 二叉搜索树：查找、插入、删除都较快（O(log n)），但可能退化成链表
- 哈希表：查找最快（O(1)），但可能冲突，内存消耗大
系统会用实际数据测试这些结构，展示在不同操作比例下的性能对比。
4. 实际教学效果
我找了一些学生测试这个系统，反馈挺有意思的。
一个学生说：“以前看二叉树遍历的代码，总觉得很抽象。现在看到系统一步步展示访问顺序，还高亮当前节点，一下子就明白了。特别是中序遍历，看到指针在树里‘游走’的感觉，比看十遍书都有用。”
另一个学生说：“复杂度分析这部分最有用。以前只知道背公式，现在能看到实际执行时比较了多少次、交换了多少次。特别是看到不同数据规模下的增长趋势，对O(n log n)这种概念有了直观感受。”
老师们也觉得这个系统有帮助。一位数据结构课的老师说：“最难讲的就是递归过程。现在有了这个可视化系统，学生能看到递归栈的变化，看到每一层递归的参数和返回值。讲快速排序的分区过程，学生能清楚地看到分区点是怎么移动的。”
5. 技术实现要点
这个系统的核心是Yi-Coder-1.5B的代码理解能力。我设计了一套提示词模板，让模型能理解各种数据结构和算法。
比如对于排序算法，模板是这样的：
请分析以下排序算法： 1. 生成逐步执行的动画说明 2. 标记每一轮的关键操作 3. 统计比较和交换次数 4. 分析时间复杂度和空间复杂度 算法代码：[用户输入的代码] 输入数据：[用户提供的测试数据]模型会根据这个模板，生成详细的执行过程。我还在前端做了可视化渲染，把模型的文字描述转换成图形动画。
系统支持交互式操作。学生可以修改输入数据，看看算法在不同数据下的表现。可以调整算法参数，比如快速排序的基准选择策略，看看对性能有什么影响。
6. 扩展应用场景
这个系统不只适合学校教学，还有很多实际用途。
对于面试准备，系统可以生成常见算法题的解题过程。比如“找出数组中的第K大元素”，系统会展示快速选择算法的执行过程，包括分区、递归选择等步骤。
对于代码审查，系统可以分析现有代码的算法复杂度，提出优化建议。比如发现某个查找操作是O(n)的线性查找，系统会建议改用哈希表或二叉搜索树。
对于算法学习，系统可以生成不同难度的练习题。从简单的数组操作，到复杂的图算法，系统能根据学习进度推荐合适的题目，并提供可视化解法。
7. 总结
用下来感觉，这个基于Yi-Coder-1.5B的可视化教学系统确实挺有用的。它把抽象的数据结构变得具体，把复杂的算法变得直观。学生能看到算法的执行过程，理解背后的原理，而不是死记硬背代码。
效果方面，动画生成很清晰，复杂度分析很准确，应用案例也很实用。系统运行起来也挺流畅的，响应速度不错，毕竟模型不大，对硬件要求不高。
当然还有改进空间。比如可以增加更多数据结构的支持，可以优化动画的视觉效果，可以加入更多的交互功能。但就目前来说，已经能满足大部分教学需求了。
如果你也在教数据结构，或者正在学习这门课，我建议你试试这种可视化教学方式。看到算法“活”起来的样子，理解起来会容易很多。毕竟，眼见为实嘛。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。
