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).
이 강좌는 알고리즘 전문 분야의 일부입니다.
Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 3시간 필요
Week 1
The Bellman-Ford algorithm; all-pairs shortest paths.
14개 동영상 (총 151분), 4 readings, 2 quizzes
14개의 동영상
Optimal Substructure10m
The Basic Algorithm I8m
The Basic Algorithm II10m
Detecting Negative Cycles9m
A Space Optimization12m
Internet Routing I [Optional]11m
Internet Routing II [Optional]6m
Problem Definition7m
Optimal Substructure12m
The Floyd-Warshall Algorithm13m
A Reweighting Technique14m
Johnson's Algorithm I11m
Johnson's Algorithm II11m
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 3시간 필요
Week 2
NP-complete problems and exact algorithms for them.
11개 동영상 (총 122분), 2 readings, 2 quizzes
11개의 동영상
Reductions and Completeness13m
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10m
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7m
The P vs. NP Question9m
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12m
The Vertex Cover Problem8m
Smarter Search for Vertex Cover I9m
Smarter Search for Vertex Cover II7m
The Traveling Salesman Problem14m
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12m
2개의 읽기 자료
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 2)10m
2개 연습문제
Problem Set #210m
Programming Assignment #22m
주
3완료하는 데 2시간 필요
Week 3
Approximation algorithms for NP-complete problems.
6개 동영상 (총 68분), 1 reading, 2 quizzes
6개의 동영상
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7m
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9m
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11m
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10m
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15m
1개의 읽기 자료
Week 3 Overview10m
2개 연습문제
Problem Set #310m
Programming Assignment #32m
주
4완료하는 데 3시간 필요
Week 4
Local search algorithms for NP-complete problems; the wider world of algorithms.
11개 동영상 (총 124분), 3 readings, 3 quizzes
11개의 동영상
The Maximum Cut Problem II9m
Principles of Local Search I8m
Principles of Local Search II10m
The 2-SAT Problem14m
Random Walks on a Line16m
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14m
Stable Matching [Optional]15m
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13m
Linear Programming and Beyond [Optional]11m
Epilogue1m
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
60개의 리뷰62%
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14%
급여 인상 또는 승진하기
Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them의 최상위 리뷰
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.
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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