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).
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알고리즘 특화 과정스탠퍼드 대학교이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
36%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
37%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
26%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms
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스탠퍼드 대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Week 1
Introduction; "big-oh" notation and asymptotic analysis.
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 130분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
13개의 동영상
Integer Multiplication8m
Karatsuba Multiplication12m
About the Course17m
Merge Sort: Motivation and Example8m
Merge Sort: Pseudocode12m
Merge Sort: Analysis9m
Guiding Principles for Analysis of Algorithms15m
The Gist14m
Big-Oh Notation4m
Basic Examples7m
Big Omega and Theta7m
Additional Examples [Review - Optional]7m
3개의 읽기 자료
Welcome and Week 1 Overview10m
Overview, Resources, and Policies10m
Lecture slides10m
2개 연습문제
Problem Set #110m
Programming Assignment #12m
완료하는 데 3시간 필요
Week 2
Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.
완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 170분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
11개의 동영상
O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II16m
Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm22m
O(n log n) Algorithm for Closest Pair I [Advanced - Optional]31m
O(n log n) Algorithm for Closest Pair II [Advanced - Optional]18m
Motivation7m
Formal Statement10m
Examples13m
Proof I9m
Interpretation of the 3 Cases10m
Proof II16m
2개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Batch #1)10m
2개 연습문제
Problem Set #210m
Programming Assignment #22m
완료하는 데 3시간 필요
Week 3
The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 156분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
Partitioning Around a Pivot24m
Correctness of Quicksort [Review - Optional]10m
Choosing a Good Pivot22m
Analysis I: A Decomposition Principle21m
Analysis II: The Key Insight11m
Analysis III: Final Calculations8m
Probability Review I25m
Probability Review II17m
1개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
2개 연습문제
Problem Set #310m
Programming Assignment #36m
완료하는 데 4시간 필요
Week 4
완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 184분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
Randomized Selection - Analysis20m
Deterministic Selection - Algorithm [Advanced - Optional]16m
Deterministic Selection - Analysis I [Advanced - Optional]22m
Deterministic Selection - Analysis II [Advanced - Optional]12m
Omega(n log n) Lower Bound for Comparison-Based Sorting [Advanced - Optional]13m
Graphs and Minimum Cuts15m
Graph Representations14m
Random Contraction Algorithm8m
Analysis of Contraction Algorithm30m
Counting Minimum Cuts7m
3개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
Optional Theory Problems (Batch #2)10m
Info and FAQ for final exam10m
3개 연습문제
Problem Set #410m
Programming Assignment #42m
Final Exam20m
검토
DIVIDE AND CONQUER, SORTING AND SEARCHING, AND RANDOMIZED ALGORITHMS의 최상위 리뷰
KS 제공2018년 9월 13일
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.
DT 제공2020년 5월 26일
Thank you for teaching me this course. I learned a lot of new things, including Divide-and-Conquer, MergeSort, QuickSort, and Randomization Algorithms, along with proof for their asymptotic runtime
CV 제공2017년 6월 10일
A really exciting and challenging course. Loved the way the instructor explained everything with so much detail and precision. Definitely looking forward to the next course in the specialization.
FR 제공2017년 3월 15일
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
알고리즘 특화 과정 정보
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.
자주 묻는 질문
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