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).
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Алгоритмы'
Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 46,879
Learner Career Outcomes
38%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
45%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Приобретаемые навыки
Spanning TreeAlgorithmsDynamic ProgrammingGreedy Algorithm
Learner Career Outcomes
38%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
45%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
стал больше зарабатывать или получил повышение
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 22 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-8 hours/week
Английский
Субтитры: Английский
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Week 1
Two motivating applications; selected review; introduction to greedy algorithms; a scheduling application; Prim's MST algorithm.
4 ч. на завершение
16 видео ((всего 160 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
16 видео
Application: Sequence Alignment8мин
Introduction to Greedy Algorithms12мин
Application: Optimal Caching10мин
Problem Definition5мин
A Greedy Algorithm12мин
Correctness Proof - Part I6мин
Correctness Proof - Part II4мин
Handling Ties [Advanced - Optional]7мин
MST Problem Definition11мин
Prim's MST Algorithm7мин
Correctness Proof I15мин
Correctness Proof II8мин
Proof of Cut Property [Advanced - Optional]11мин
Fast Implementation I14мин
Fast Implementation II9мин
4 материала для самостоятельного изучения
Week 1 Overview10мин
Overview, Resources, and Policies10мин
Lecture slides10мин
Optional Theory Problems (Week 1)10мин
2 практического упражнения
Problem Set #110мин
Programming Assignment #16мин
4 ч. на завершение
Week 2
Kruskal's MST algorithm and applications to clustering; advanced union-find (optional).
4 ч. на завершение
16 видео ((всего 188 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
16 видео
Correctness of Kruskal's Algorithm9мин
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find I9мин
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find II13мин
MSTs: State-of-the-Art and Open Questions [Advanced - Optional]9мин
Application to Clustering11мин
Correctness of Clustering Algorithm9мин
Lazy Unions [Advanced - Optional]10мин
Union-by-Rank [Advanced - Optional]12мин
Analysis of Union-by-Rank [Advanced - Optional]14мин
Path Compression [Advanced - Optional]14мин
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis I [Advanced - Optional]9мин
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis II [Advanced - Optional]11мин
The Ackermann Function [Advanced - Optional]16мин
Path Compression: Tarjan's Analysis I [Advanced - Optional]14мин
Path Compression: Tarjan's Analysis II [Advanced - Optional]13мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 Overview10мин
Optional Theory Problems (Week 2)10мин
2 практического упражнения
Problem Set #210мин
Programming Assignment #24мин
2 ч. на завершение
Week 3
Huffman codes; introduction to dynamic programming.
2 ч. на завершение
11 видео ((всего 105 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Problem Definition10мин
A Greedy Algorithm16мин
A More Complex Example4мин
Correctness Proof I10мин
Correctness Proof II12мин
Introduction: Weighted Independent Sets in Path Graphs7мин
WIS in Path Graphs: Optimal Substructure9мин
WIS in Path Graphs: A Linear-Time Algorithm9мин
WIS in Path Graphs: A Reconstruction Algorithm6мин
Principles of Dynamic Programming7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Week 3 Overview10мин
2 практического упражнения
Problem Set #310мин
Programming Assignment #36мин
3 ч. на завершение
Week 4
Advanced dynamic programming: the knapsack problem, sequence alignment, and optimal binary search trees.
3 ч. на завершение
10 видео ((всего 107 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
A Dynamic Programming Algorithm9мин
Example [Review - Optional]12мин
Optimal Substructure13мин
A Dynamic Programming Algorithm12мин
Problem Definition12мин
Optimal Substructure9мин
Proof of Optimal Substructure6мин
A Dynamic Programming Algorithm I9мин
A Dynamic Programming Algorithm II9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 4 Overview10мин
Optional Theory Problems (Week 4)10мин
Info and FAQ for final exam10мин
3 практического упражнения
Problem Set #410мин
Programming Assignment #44мин
Final Exam20мин
4.8
Рецензии: 96
Лучшие отзывы о курсе Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
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.
As usual with Stanford and Tim Roughgarden, a high-quality course with an informal style but a lot of rigor. The assignments are challenging but doable. Highly recommended.
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.