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).
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Алгоритмы'
Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 183,231
Приобретаемые навыки
AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
- Machine Learning Engineers
- Data Scientists
- Software Engineers
- Technical Leads
- Data Engineers
Программа курса: что вы изучите
Неделя
13 ч. на завершение
Week 1
Introduction; "big-oh" notation and asymptotic analysis.
13 видео ((всего 130 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Integer Multiplication8мин
Karatsuba Multiplication12мин
About the Course17мин
Merge Sort: Motivation and Example8мин
Merge Sort: Pseudocode12мин
Merge Sort: Analysis9мин
Guiding Principles for Analysis of Algorithms15мин
The Gist14мин
Big-Oh Notation4мин
Basic Examples7мин
Big Omega and Theta7мин
Additional Examples [Review - Optional]7мин
3 материала для самостоятельного изучения
Welcome and Week 1 Overview10мин
Overview, Resources, and Policies10мин
Lecture slides10мин
2 практического упражнения
Problem Set #110мин
Programming Assignment #12мин
Неделя
23 ч. на завершение
Week 2
Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.
11 видео ((всего 170 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II16мин
Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm22мин
O(n log n) Algorithm for Closest Pair I [Advanced - Optional]31мин
O(n log n) Algorithm for Closest Pair II [Advanced - Optional]18мин
Motivation7мин
Formal Statement10мин
Examples13мин
Proof I9мин
Interpretation of the 3 Cases10мин
Proof II16мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 Overview10мин
Optional Theory Problems (Batch #1)10мин
2 практического упражнения
Problem Set #210мин
Programming Assignment #22мин
Неделя
33 ч. на завершение
Week 3
The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.
9 видео ((всего 156 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Quicksort: Overview12мин
Partitioning Around a Pivot24мин
Correctness of Quicksort [Review - Optional]10мин
Choosing a Good Pivot22мин
Analysis I: A Decomposition Principle21мин
Analysis II: The Key Insight11мин
Analysis III: Final Calculations8мин
Probability Review I25мин
Probability Review II17мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 3 Overview10мин
2 практического упражнения
Problem Set #310мин
Programming Assignment #36мин
Неделя
44 ч. на завершение
Week 4
Linear-time selection; graphs, cuts, and the contraction algorithm.
11 видео ((всего 184 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Randomized Selection - Analysis20мин
Deterministic Selection - Algorithm [Advanced - Optional]16мин
Deterministic Selection - Analysis I [Advanced - Optional]22мин
Deterministic Selection - Analysis II [Advanced - Optional]12мин
Omega(n log n) Lower Bound for Comparison-Based Sorting [Advanced - Optional]13мин
Graphs and Minimum Cuts15мин
Graph Representations14мин
Random Contraction Algorithm8мин
Analysis of Contraction Algorithm30мин
Counting Minimum Cuts7мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 4 Overview10мин
Optional Theory Problems (Batch #2)10мин
Info and FAQ for final exam10мин
3 практического упражнения
Problem Set #410мин
Programming Assignment #42мин
Final Exam20мин
36%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
37%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
27%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Лучшие отзывы о курсе Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
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
Преподаватели
Tim Roughgarden
ProfessorComputer Science
О Стэнфордский университет
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.
Специализация Алгоритмы: общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
