Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“

Ca. 21 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 4 weeks of study, 4-8 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

Week 1

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
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Week 2

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
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Week 3

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
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Week 4

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
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Top-Bewertungen von Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

von KSSep 14th 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 CVJun 11th 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.

Dozent

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Tim Roughgarden

Professor
Computer Science

Über 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....

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....
Algorithmen

Häufig gestellte Fragen

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