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).
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Algorithms
Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
oferecido por
Informações sobre o curso
4.8
591 classificações
Habilidades que você terá
Spanning TreeAlgorithmsDynamic ProgrammingGreedy Algorithm
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
1Week 1
Two motivating applications; selected review; introduction to greedy algorithms; a scheduling application; Prim's MST algorithm.
16 videos (Total 160 min), 4 leituras, 2 testes
16 videos
Application: Sequence Alignment8min
Introduction to Greedy Algorithms12min
Application: Optimal Caching10min
Problem Definition5min
A Greedy Algorithm12min
Correctness Proof - Part I6min
Correctness Proof - Part II4min
Handling Ties [Advanced - Optional]7min
MST Problem Definition11min
Prim's MST Algorithm7min
Correctness Proof I15min
Correctness Proof II8min
Proof of Cut Property [Advanced - Optional]11min
Fast Implementation I14min
Fast Implementation II9min
4 leituras
Week 1 Overview10min
Overview, Resources, and Policies10min
Lecture slides10min
Optional Theory Problems (Week 1)10min
2 exercícios práticos
Problem Set #110min
Programming Assignment #16min
Semana
2Week 2
Kruskal's MST algorithm and applications to clustering; advanced union-find (optional).
16 videos (Total 188 min), 2 leituras, 2 testes
16 videos
Correctness of Kruskal's Algorithm9min
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find I9min
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find II13min
MSTs: State-of-the-Art and Open Questions [Advanced - Optional]9min
Application to Clustering11min
Correctness of Clustering Algorithm9min
Lazy Unions [Advanced - Optional]10min
Union-by-Rank [Advanced - Optional]12min
Analysis of Union-by-Rank [Advanced - Optional]14min
Path Compression [Advanced - Optional]14min
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis I [Advanced - Optional]9min
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis II [Advanced - Optional]11min
The Ackermann Function [Advanced - Optional]16min
Path Compression: Tarjan's Analysis I [Advanced - Optional]14min
Path Compression: Tarjan's Analysis II [Advanced - Optional]13min
2 leituras
Week 2 Overview10min
Optional Theory Problems (Week 2)10min
2 exercícios práticos
Problem Set #210min
Programming Assignment #24min
Semana
3Week 3
Huffman codes; introduction to dynamic programming.
11 videos (Total 105 min), 1 leitura, 2 testes
11 videos
Problem Definition10min
A Greedy Algorithm16min
A More Complex Example4min
Correctness Proof I10min
Correctness Proof II12min
Introduction: Weighted Independent Sets in Path Graphs7min
WIS in Path Graphs: Optimal Substructure9min
WIS in Path Graphs: A Linear-Time Algorithm9min
WIS in Path Graphs: A Reconstruction Algorithm6min
Principles of Dynamic Programming7min
1 leituras
Week 3 Overview10min
2 exercícios práticos
Problem Set #310min
Programming Assignment #36min
Semana
4Week 4
Advanced dynamic programming: the knapsack problem, sequence alignment, and optimal binary search trees.
10 videos (Total 107 min), 3 leituras, 3 testes
10 videos
A Dynamic Programming Algorithm9min
Example [Review - Optional]12min
Optimal Substructure13min
A Dynamic Programming Algorithm12min
Problem Definition12min
Optimal Substructure9min
Proof of Optimal Substructure6min
A Dynamic Programming Algorithm I9min
A Dynamic Programming Algorithm II9min
3 leituras
Week 4 Overview10min
Optional Theory Problems (Week 4)10min
Info and FAQ for final exam10min
3 exercícios práticos
Problem Set #410min
Programming Assignment #44min
Final Exam20min
67%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
83%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Melhores avaliações
por JP•Oct 20th 2018
Great learning experience!!!\n\nI love dynamic p the most.\n\nAssignment 4 is so challenging that it takes me a week to finish the program and debug it!!!
por AJ•Feb 9th 2017
I love how clear the videos (and notes) are and re-watching them really helped a lot! I wish there was more discussion on the forms though!
Instrutores
Tim Roughgarden
ProfessorComputer Science
Sobre 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.
Sobre o Programa de cursos integrados Algorithms
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?
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