The primary topics in this part of the specialization are: shortest paths (Bellman-Ford, Floyd-Warshall, Johnson), NP-completeness and what it means for the algorithm designer, and strategies for coping with computationally intractable problems (analysis of heuristics, local search).
Programa de cursos integrados AlgoritmosUniversidade de StanfordInformações sobre o curso
38,237 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
62%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
50%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
12%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 4 de 4 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 11 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
Habilidades que você terá
Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming
Resultados de carreira do aprendiz
62%
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Nível intermediário
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oferecido por
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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
3 horas para concluir
Week 1
The Bellman-Ford algorithm; all-pairs shortest paths.
3 horas para concluir
14 vídeos (Total 151 mín.), 4 leituras, 2 testes
14 videos
Optimal Substructure10min
The Basic Algorithm I8min
The Basic Algorithm II10min
Detecting Negative Cycles9min
A Space Optimization12min
Internet Routing I [Optional]11min
Internet Routing II [Optional]6min
Problem Definition7min
Optimal Substructure12min
The Floyd-Warshall Algorithm13min
A Reweighting Technique14min
Johnson's Algorithm I11min
Johnson's Algorithm II11min
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 #12min
3 horas para concluir
Week 2
NP-complete problems and exact algorithms for them.
3 horas para concluir
11 vídeos (Total 122 mín.), 2 leituras, 2 testes
11 videos
Reductions and Completeness13min
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10min
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7min
The P vs. NP Question9min
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12min
The Vertex Cover Problem8min
Smarter Search for Vertex Cover I9min
Smarter Search for Vertex Cover II7min
The Traveling Salesman Problem14min
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12min
2 leituras
Week 2 Overview10min
Optional Theory Problems (Week 2)10min
2 exercícios práticos
Problem Set #210min
Programming Assignment #22min
2 horas para concluir
Week 3
Approximation algorithms for NP-complete problems.
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 68 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7min
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9min
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11min
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10min
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15min
1 leituras
Week 3 Overview10min
2 exercícios práticos
Problem Set #310min
Programming Assignment #32min
3 horas para concluir
Week 4
Local search algorithms for NP-complete problems; the wider world of algorithms.
3 horas para concluir
11 vídeos (Total 124 mín.), 3 leituras, 3 testes
11 videos
The Maximum Cut Problem II9min
Principles of Local Search I8min
Principles of Local Search II10min
The 2-SAT Problem14min
Random Walks on a Line16min
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14min
Stable Matching [Optional]15min
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13min
Linear Programming and Beyond [Optional]11min
Epilogue1min
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 #42min
Final Exam20min
Avaliações
Principais avaliações do SHORTEST PATHS REVISITED, NP-COMPLETE PROBLEMS AND WHAT TO DO ABOUT THEM
por AA27 de Fev de 2017
This challenging course improves understanding of algorithms and is intellectually stimulating. I learnt the theory behind algorithms and how they are applied to solve real world problems.
por AS22 de Ago de 2018
This is the most challenging course in this specialization. Assignments as well as test questions require good amount of thinking. One of the best courses I did on Coursera.
por ML12 de Nov de 2019
very interesting course in Algorithms Specialization. It is sufficient to arouse interest in studying advance algorithm.\n\nThank you for your teaching, Professor Tim.
por JE27 de Dez de 2019
I am very confident in the skills I learned. I have read some books on algorithms but this course makes the application so clear regardless of your programing language.
Sobre 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?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
- o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
- Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
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?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
