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).
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Algoritmos
Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
oferecido por
Informações sobre o curso
4.8
2,507 classificações
Habilidades que você terá
AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
13 horas para concluir
Week 1
Introduction; "big-oh" notation and asymptotic analysis.
13 vídeos (total de (Total 130 mín.) min), 3 leituras, 2 testes
13 videos
Integer Multiplication8min
Karatsuba Multiplication12min
About the Course17min
Merge Sort: Motivation and Example8min
Merge Sort: Pseudocode12min
Merge Sort: Analysis9min
Guiding Principles for Analysis of Algorithms15min
The Gist14min
Big-Oh Notation4min
Basic Examples7min
Big Omega and Theta7min
Additional Examples [Review - Optional]7min
3 leituras
Welcome and Week 1 Overview10min
Overview, Resources, and Policies10min
Lecture slides10min
2 exercícios práticos
Problem Set #110min
Programming Assignment #12min
Semana
23 horas para concluir
Week 2
Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.
11 vídeos (total de (Total 170 mín.) min), 2 leituras, 2 testes
11 videos
O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II16min
Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm22min
O(n log n) Algorithm for Closest Pair I [Advanced - Optional]31min
O(n log n) Algorithm for Closest Pair II [Advanced - Optional]18min
Motivation7min
Formal Statement10min
Examples13min
Proof I9min
Interpretation of the 3 Cases10min
Proof II16min
2 leituras
Week 2 Overview10min
Optional Theory Problems (Batch #1)10min
2 exercícios práticos
Problem Set #210min
Programming Assignment #22min
Semana
33 horas para concluir
Week 3
The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.
9 vídeos (total de (Total 156 mín.) min), 1 leitura, 2 testes
9 videos
Quicksort: Overview12min
Partitioning Around a Pivot24min
Correctness of Quicksort [Review - Optional]10min
Choosing a Good Pivot22min
Analysis I: A Decomposition Principle21min
Analysis II: The Key Insight11min
Analysis III: Final Calculations8min
Probability Review I25min
Probability Review II17min
1 leituras
Week 3 Overview10min
2 exercícios práticos
Problem Set #310min
Programming Assignment #36min
Semana
44 horas para concluir
Week 4
Linear-time selection; graphs, cuts, and the contraction algorithm.
11 vídeos (total de (Total 184 mín.) min), 3 leituras, 3 testes
11 videos
Randomized Selection - Analysis20min
Deterministic Selection - Algorithm [Advanced - Optional]16min
Deterministic Selection - Analysis I [Advanced - Optional]22min
Deterministic Selection - Analysis II [Advanced - Optional]12min
Omega(n log n) Lower Bound for Comparison-Based Sorting [Advanced - Optional]13min
Graphs and Minimum Cuts15min
Graph Representations14min
Random Contraction Algorithm8min
Analysis of Contraction Algorithm30min
Counting Minimum Cuts7min
3 leituras
Week 4 Overview10min
Optional Theory Problems (Batch #2)10min
Info and FAQ for final exam10min
3 exercícios práticos
Problem Set #410min
Programming Assignment #42min
Final Exam20min
33%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
36%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
29%
recebi um aumento ou promoção
Melhores avaliações
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.
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
Instrutores
Tim Roughgarden
ProfessorComputer Science
Sobre Universidade de Stanford
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.
Sobre o Programa de cursos integrados Algoritmos
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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