The primary topics in this part of the specialization are: data structures (heaps, balanced search trees, hash tables, bloom filters), graph primitives (applications of breadth-first and depth-first search, connectivity, shortest paths), and their applications (ranging from deduplication to social network analysis).
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About this Course
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Learner Career Outcomes
41%
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귀하가 습득할 기술
GraphsData StructureAlgorithmsHash Table
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다음 전문 분야의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
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중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
권장: 4 weeks of study, 4-8 hours/week
영어
자막: 영어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 4시간 필요
Week 1
Breadth-first and depth-first search; computing strong components; applications.
9개 동영상 (총 162분), 4 readings, 2 quizzes
9개의 동영상
Breadth-First Search (BFS): The Basics14m
BFS and Shortest Paths7m
BFS and Undirected Connectivity13m
Depth-First Search (DFS): The Basics7m
Topological Sort21m
Computing Strong Components: The Algorithm29m
Computing Strong Components: The Analysis26m
Structure of the Web [Optional]18m
4개의 읽기 자료
Week 1 Overview10m
Overview, Resources, and Policies10m
Lecture slides10m
Optional Theory Problems (Week 1)10m
2개 연습문제
Problem Set #110m
Programming Assignment #12m
주
2완료하는 데 2시간 필요
Week 2
Dijkstra's shortest-path algorithm.
4개 동영상 (총 79분), 2 readings, 2 quizzes
4개의 동영상
Dijkstra's Algorithm: Examples12m
Correctness of Dijkstra's Algorithm19m
Dijkstra's Algorithm: Implementation and Running Time26m
2개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 2)10m
2개 연습문제
Problem Set #210m
Programming Assignment #22m
주
3완료하는 데 3시간 필요
Week 3
Heaps; balanced binary search trees.
9개 동영상 (총 142분), 1 reading, 2 quizzes
9개의 동영상
Heaps: Operations and Applications18m
Heaps: Implementation Details [Advanced - Optional]20m
Balanced Search Trees: Operations and Applications10m
Binary Search Tree Basics, Part I13m
Binary Search Tree Basics, Part II30m
Red-Black Trees21m
Rotations [Advanced - Optional]7m
Insertion in a Red-Black Tree [Advanced]14m
1개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
2개 연습문제
Problem Set #310m
Programming Assignment #32m
주
4완료하는 데 4시간 필요
Week 4
Hashing; bloom filters.
9개 동영상 (총 171분), 3 readings, 3 quizzes
9개의 동영상
Hash Tables: Implementation Details, Part I18m
Hash Tables: Implementation Details, Part II22m
Pathological Data Sets and Universal Hashing Motivation21m
Universal Hashing: Definition and Example [Advanced - Optional]25m
Universal Hashing: Analysis of Chaining [Advanced - Optional]18m
Hash Table Performance with Open Addressing [Advanced - Optional]15m
Bloom Filters: The Basics15m
Bloom Filters: Heuristic Analysis13m
3개의 읽기 자료
Week 4 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 4)10m
Info and FAQ for final exam10m
3개 연습문제
Problem Set #410m
Programming Assignment #42m
Final Exam20m
4.8
159개의 리뷰Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures의 최상위 리뷰
It was an awesome experience to learn from such a teacher. Now I have a much clear view of the graph algorithms. I have enjoyed this course. Thanks to Stanford for offering this course.
Interesting problems and explanations. But mathematical analysis is going off of my mind. It has very good explanation. Not sure, whether I can carry forward that knowledge or not.
강사
Tim Roughgarden
ProfessorComputer Science
스탠퍼드 대학교 정보
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.
알고리즘 전문 분야 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.
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