Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Algorithmen

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Tim Roughgarden

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von

Spezialisierung AlgorithmenStanford University

Über diesen Kurs

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The primary topics in this part of the specialization are: greedy algorithms (scheduling, minimum spanning trees, clustering, Huffman codes) and dynamic programming (knapsack, sequence alignment, optimal search trees).

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Kurs 3 von 4 in

Spezialisierung Algorithmen

Stufe „Mittel“

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Spanning Tree
Algorithms
Dynamic Programming
Greedy Algorithm

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Dozent

Dozentenbewertung

4,84/5 (66 Bewertungen)

Tim Roughgarden

von

Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(2,461 Bewertungen)

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Week 1

4 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 160 min), 4 Lektüren, 2 Quiz

16 Videos

Application: Internet Routing10m

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 #130m

Programming Assignment #130m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2

4 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 188 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

16 Videos

Kruskal's MST Algorithm7m

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 #230m

Programming Assignment #230m

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Week 3

3 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 105 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

11 Videos

Introduction and Motivation9m

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 #330m

Programming Assignment #330m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 107 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

10 Videos

The Knapsack Problem9m

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 #430m

Programming Assignment #430m

Final Exam30m

Bewertungen

4.8

146 Bewertungen

5 stars
86,43 %
4 stars
11,51 %
3 stars
1,64 %
2 stars
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0,24 %

Top-Bewertungen von GREEDY ALGORITHMS, MINIMUM SPANNING TREES, AND DYNAMIC PROGRAMMING

von AZ10. März 2020

A bit more difficult course comparing to the first two parts. Be prepared to spend more times on problem solving and programming assignments.

von RG26. Apr. 2020

I learned more about Greedy Algorithms and Algorithms to compute MST's and their importance on real world problems. Also I got to start to understand Dynamic Programming in a way I didn't before.

von SW24. Feb. 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 YW3. Feb. 2021

This course has wonderful lectures coupled with challenging but rewarding homework problems. It was a wonderful learning experience.

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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.

Häufig gestellte Fragen

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Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

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