Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

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

Englisch

Untertitel: Englisch
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Machine Learning Engineers
  • Software Engineers
  • Data Scientists
  • Tutors
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Kompetenzen, die Sie erwerben

Spanning TreeAlgorithmsDynamic ProgrammingGreedy Algorithm
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Week 1

16 Videos (Gesamt 160 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
16 Videos
Application: Sequence Alignment8m
Introduction to Greedy Algorithms12m
Application: Optimal Caching10m
Problem Definition5m
A Greedy Algorithm12m
Correctness Proof - Part I6m
Correctness Proof - Part II4m
Handling Ties [Advanced - Optional]7m
MST Problem Definition11m
Prim's MST Algorithm7m
Correctness Proof I15m
Correctness Proof II8m
Proof of Cut Property [Advanced - Optional]11m
Fast Implementation I14m
Fast Implementation II9m
4 Lektüren
Week 1 Overview10m
Overview, Resources, and Policies10m
Lecture slides10m
Optional Theory Problems (Week 1)10m
2 praktische Übungen
Problem Set #110m
Programming Assignment #16m
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Week 2

16 Videos (Gesamt 188 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
16 Videos
Correctness of Kruskal's Algorithm9m
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find I9m
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find II13m
MSTs: State-of-the-Art and Open Questions [Advanced - Optional]9m
Application to Clustering11m
Correctness of Clustering Algorithm9m
Lazy Unions [Advanced - Optional]10m
Union-by-Rank [Advanced - Optional]12m
Analysis of Union-by-Rank [Advanced - Optional]14m
Path Compression [Advanced - Optional]14m
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis I [Advanced - Optional]9m
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis II [Advanced - Optional]11m
The Ackermann Function [Advanced - Optional]16m
Path Compression: Tarjan's Analysis I [Advanced - Optional]14m
Path Compression: Tarjan's Analysis II [Advanced - Optional]13m
2 Lektüren
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 2)10m
2 praktische Übungen
Problem Set #210m
Programming Assignment #24m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Week 3

11 Videos (Gesamt 105 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
11 Videos
Problem Definition10m
A Greedy Algorithm16m
A More Complex Example4m
Correctness Proof I10m
Correctness Proof II12m
Introduction: Weighted Independent Sets in Path Graphs7m
WIS in Path Graphs: Optimal Substructure9m
WIS in Path Graphs: A Linear-Time Algorithm9m
WIS in Path Graphs: A Reconstruction Algorithm6m
Principles of Dynamic Programming7m
1 Lektüre
Week 3 Overview10m
2 praktische Übungen
Problem Set #310m
Programming Assignment #36m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Week 4

10 Videos (Gesamt 107 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
A Dynamic Programming Algorithm9m
Example [Review - Optional]12m
Optimal Substructure13m
A Dynamic Programming Algorithm12m
Problem Definition12m
Optimal Substructure9m
Proof of Optimal Substructure6m
A Dynamic Programming Algorithm I9m
A Dynamic Programming Algorithm II9m
3 Lektüren
Week 4 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 4)10m
Info and FAQ for final exam10m
3 praktische Übungen
Problem Set #410m
Programming Assignment #44m
Final Exam20m
4.8
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Top-Bewertungen von Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

von SWFeb 25th 2019

One of the best courses to make a student learn DP in a way that enables him/her to think of the subproblems and way to proceed to solving these subproblems. Definitely helpful for me. Thanks.

von NTJun 14th 2019

As usual with Stanford and Tim Roughgarden, a high-quality course with an informal style but a lot of rigor. The assignments are challenging but doable. Highly recommended.

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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