Об этом курсе
16,985

Курс 4 из 4 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-8 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming

Курс 4 из 4 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-8 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

Week 1

The Bellman-Ford algorithm; all-pairs shortest paths....
14 видео ((всего 151 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
14 видео
Optimal Substructure10мин
The Basic Algorithm I8мин
The Basic Algorithm II10мин
Detecting Negative Cycles9мин
A Space Optimization12мин
Internet Routing I [Optional]11мин
Internet Routing II [Optional]6мин
Problem Definition7мин
Optimal Substructure12мин
The Floyd-Warshall Algorithm13мин
A Reweighting Technique14мин
Johnson's Algorithm I11мин
Johnson's Algorithm II11мин
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 #12мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Week 2

NP-complete problems and exact algorithms for them....
11 видео ((всего 122 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 видео
Reductions and Completeness13мин
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10мин
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7мин
The P vs. NP Question9мин
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12мин
The Vertex Cover Problem8мин
Smarter Search for Vertex Cover I9мин
Smarter Search for Vertex Cover II7мин
The Traveling Salesman Problem14мин
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 Overview10мин
Optional Theory Problems (Week 2)10мин
2 практического упражнения
Problem Set #210мин
Programming Assignment #22мин
Неделя
3
2 ч. на завершение

Week 3

Approximation algorithms for NP-complete problems....
6 видео ((всего 68 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7мин
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9мин
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11мин
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10мин
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15мин
1 материала для самостоятельного изучения
Week 3 Overview10мин
2 практического упражнения
Problem Set #310мин
Programming Assignment #32мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

Week 4

Local search algorithms for NP-complete problems; the wider world of algorithms....
11 видео ((всего 124 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
The Maximum Cut Problem II9мин
Principles of Local Search I8мин
Principles of Local Search II10мин
The 2-SAT Problem14мин
Random Walks on a Line16мин
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14мин
Stable Matching [Optional]15мин
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13мин
Linear Programming and Beyond [Optional]11мин
Epilogue1мин
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 #42мин
Final Exam20мин
4.8
Рецензии: 55Chevron Right

71%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

60%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: AAFeb 28th 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.

автор: ASAug 23rd 2018

This is the most challenging course in this specialization. Assignments as well as test questions require good amount of thinking.\n\nOne of the best courses I did on Coursera.

Преподаватели

Avatar

Tim Roughgarden

Professor
Computer 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....

О специализации ''Алгоритмы'

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....
Алгоритмы

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.