The primary topics in this part of the specialization are: asymptotic ("Big-oh") notation, sorting and searching, divide and conquer (master method, integer and matrix multiplication, closest pair), and randomized algorithms (QuickSort, contraction algorithm for min cuts).
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Algorithmen
Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
von
Über diesen Kurs
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Karriereergebnisse der Lernenden
36%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
37%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
26%
erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Kompetenzen, die Sie erwerben
AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms
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Stufe „Mittel“
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 4 weeks of study, 4-8 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
von
Stanford University
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Week 1
Introduction; "big-oh" notation and asymptotic analysis.
3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 130 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
13 Videos
Integer Multiplication8m
Karatsuba Multiplication12m
About the Course17m
Merge Sort: Motivation and Example8m
Merge Sort: Pseudocode12m
Merge Sort: Analysis9m
Guiding Principles for Analysis of Algorithms15m
The Gist14m
Big-Oh Notation4m
Basic Examples7m
Big Omega and Theta7m
Additional Examples [Review - Optional]7m
3 Lektüren
Welcome and Week 1 Overview10m
Overview, Resources, and Policies10m
Lecture slides10m
2 praktische Übungen
Problem Set #110m
Programming Assignment #12m
3 Stunden zum Abschließen
Week 2
Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.
3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 170 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
11 Videos
O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II16m
Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm22m
O(n log n) Algorithm for Closest Pair I [Advanced - Optional]31m
O(n log n) Algorithm for Closest Pair II [Advanced - Optional]18m
Motivation7m
Formal Statement10m
Examples13m
Proof I9m
Interpretation of the 3 Cases10m
Proof II16m
2 Lektüren
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Batch #1)10m
2 praktische Übungen
Problem Set #210m
Programming Assignment #22m
3 Stunden zum Abschließen
Week 3
The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 156 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
9 Videos
Partitioning Around a Pivot24m
Correctness of Quicksort [Review - Optional]10m
Choosing a Good Pivot22m
Analysis I: A Decomposition Principle21m
Analysis II: The Key Insight11m
Analysis III: Final Calculations8m
Probability Review I25m
Probability Review II17m
1 Lektüre
Week 3 Overview10m
2 praktische Übungen
Problem Set #310m
Programming Assignment #36m
4 Stunden zum Abschließen
Week 4
4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 184 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
Randomized Selection - Analysis20m
Deterministic Selection - Algorithm [Advanced - Optional]16m
Deterministic Selection - Analysis I [Advanced - Optional]22m
Deterministic Selection - Analysis II [Advanced - Optional]12m
Omega(n log n) Lower Bound for Comparison-Based Sorting [Advanced - Optional]13m
Graphs and Minimum Cuts15m
Graph Representations14m
Random Contraction Algorithm8m
Analysis of Contraction Algorithm30m
Counting Minimum Cuts7m
3 Lektüren
Week 4 Overview10m
Optional Theory Problems (Batch #2)10m
Info and FAQ for final exam10m
3 praktische Übungen
Problem Set #410m
Programming Assignment #42m
Final Exam20m
Bewertungen
Top-Bewertungen von DIVIDE AND CONQUER, SORTING AND SEARCHING, AND RANDOMIZED ALGORITHMS
von KSSep 13, 2018
Well researched. Topics covered well, with walkthrough for exam.le cases for each new introduced algorithm. Great experience, learned a lot of important algorithms and algorithmic thinking practices.
von FRMar 15, 2017
Very good course in algorithms. I bought the book to help me understand but the lectures make it way easier and thus much more fun to understand the analysis. Looking forward to complete the spec
von CVJun 10, 2017
A really exciting and challenging course. Loved the way the instructor explained everything with so much detail and precision. Definitely looking forward to the next course in the specialization.
von ACJan 3, 2020
A bit too heavy on the probability and mathematical proof side, otherwise I learned a lot about divide and conquer algorithms and minimum cut as well as the Master Method for algorithm analysis.
von SNMar 25, 2020
I'm happy with this course because is a little challenging, not like other coursers where there are trivial answers and tests. I feel now much more confident with my fundamentals. Thank you Tim!
von NENov 6, 2016
Personally, I would recommend this course to anyone who really wants to learn how things work in that sort of algorithms. I found the assignments a little difficult, but also extremely helpful.
von IIAug 31, 2017
Amazing course. I learned a lot about algorithms, the implementation of algorithms, time complexity. I also learned a lot about being systematic and purposeful about including any line of code.
von JJApr 28, 2017
As someone with only (UK) high school level maths I just about managed to follow this. I am still confused by logarithms. I guess I should go and read the maths for computer science resource.
von JBJun 15, 2018
Challenging and eye opening to algorithm design paradigms. As a code writer for data analysis in a scientific field, this course really motivated me to delve deeper in this rich field.
von MKSep 14, 2019
This course is awesome and a bit challenging. The special part is about the problem quizzes which is about the running time analyses of the algorithms. And the professor is superb :-)
von EEJan 26, 2018
It would be great if lectures and slides would be with better design and to make and record new slides and lectures. Because these lectures seems too old. Everything else is great.
von REFeb 26, 2020
I'm very happy to have taken this course!\n\nIt gave me an insight into the mechanics behind algorithms such as QuickSort and made me understand how they work under the hood :)
Über den Spezialisierung Algorithmen
Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists.
About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications.
Häufig gestellte Fragen
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