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).
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Алгоритмы'
Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 32,502
Приобретаемые навыки
Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming
Программа курса: что вы изучите
Неделя
13 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
23 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
32 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
43 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: 6362%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
50%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
12%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Лучшие отзывы о курсе Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them
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.
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
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.
