Contents
廣度優先搜索、深度優先搜索、最短路徑、套利、強連通分量和最大流量
從這 12.5 小時的課程,你會學到
- 了解資料結構的應用
- 了解圖和圖論的基礎知識
- 高效實施高級演算法(圖演算法)
- 學習圖遍歷( traversing ),例如廣度優先搜索和深度優先搜索
- 了解拓撲排序和環( cycle )檢測
- 了解最短路徑演算法(Dijkstra 和 Bellman-Ford 演算法)
- 了解生成樹( spanning trees )
- 了解強的連通分量( connected components )
- 了解 Hamiltonian 環( cycle )和 Eulerian 環( cycle )
- 了解最大流量(最大流量最小切割定理)
要求
- 網際網路連線
- 資料結構的基本知識
課程說明
本課程介紹高階演算法(圖演算法) ,主要關注圖遍歷( graph traversal )、最短路徑( shortest path )問題、生成樹( spanning trees )和最大流( maximum flow )問題,以及從 Google 網路爬蟲到股票市場套利( stock market arbitrage )情況的各種應用。
第 1 節 – 圖論基礎:
- 什麼是 G(V,E) 圖
- 鄰接矩陣表示
- 鄰接表表示
第 2 節 – 圖遍歷(廣度優先搜索)
- 什麼是廣度優先搜索?
- 如何在搜索引擎中使用 BFS 進行 WebCrawling?
第 3 節 – 圖遍歷(深度優先搜索)
- 什麼是深度優先搜索?
- 如何使用遞歸實施 DFS
- DFS 的應用,例如拓撲排序和環( cycle )檢測
- 用 DFS 走出迷宮
第 4 節 – 拓撲排序
- 什麼是拓撲排序(拓撲排序)
- 有方向的無環圖 ( DAGs )
- DAG 最短路徑和最長路徑
- 關鍵路徑方法和專案管理
第 5 節 – 環( cycle )檢測
- 什麼是圖的環( cycle )?
- 前邊緣和後邊緣
- 環( cycle )檢測算法(Tarjan’s algorithm with DFS)
第 6 節 – Dijkstra 的最短路徑演算法
- G(V,E)圖中的最短路徑是什麼
- Dijkstra 的最短路徑演算法
第 7 節 – Bellman-Ford 最短路徑演算法
- Bellman-Ford 演算法
- 如何處理負環( cycle )
- 在外匯上尋找套利機會
第 8 節:- 生成樹(Kruskal 和 Prim 演算法)
- 什麼是生成樹?
- 聯合查找資料結構
- Kruskal 演算法
- Prim 演算法
第 9 節 – 強連通分量 (SCC,Strongly Connected Components )
- 什麼是強連通分量
- Kosaraju 演算法
- Tarjan 演算法
第 10 節 – 最大流量問題
- 著名的最大流量問題
- 如何將大多數困難問題簡化為最大流量問題
- Ford-Fulkerson 演算法
- 二分匹配問題
第 9 節 – 旅行業務員問題和 Hamiltonian 環
- 旅行業務員問題(TSP,travelling salesman problem)
- 如何處理 NP-hard 問題
- 什麼是元啟發式( meat-heuristics )
第 10 節 – Eulerian 路徑
- Eulerian 路徑和 Eulerian 環
- Hierholzer 演算法和中國郵務遞送員問題
第 11 節 – 演算法分析
- 如何衡量演算法的運行時間
- 使用大 O (ordo)、大 Ω (omega) 和大 θ (theta) 符號進行運行時間分析
- 複雜度等級
- 多項式 (P) 和非確定性多項式 (NP) 演算法
- O(1)、O(logN)、O(N) 和其他幾個運行時間複雜度
這門課程大約需要 11 個小時才能完成,但我強烈建議你把這些演算法輸入多次,以便更好地掌握它。你可以在最後一節課下載整個課程的原始碼。
如果你對有關演算法的高階主題感興趣,你一定要選修這門課程。這些方法可以用在很多領域: 從軟體工程到科學研究。
謝謝你參加這個課程,讓我們開始吧!
目標受眾
這門課程是為從科學家到軟體開發人員的每一個人開設的,只要你希望更瞭解演算法思維
講師簡介
Holczer Balazs 軟體工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )
嗨!
我叫 Balazs Holczer。 我來自匈牙利布達佩斯。 我有物理學家資格,且一直是。 目前我在一家跨國公司擔任模擬工程師。 自從大學以來,我一直對演算法和資料結構以及它的實現感興趣,特別是在 Java 中。 後來我熟悉了機器學習技術、人工智慧、數值方法和配方,如求解微分方程、線性代數、內插( interpolation )和外差( extrapolation )。 這些事情可能在幾個領域被證明是非常重要的:軟體工程、研究與開發或投資銀行。 對於 Black-Scholes 模型或 Merton 模型等定量模型,我有特別喜愛。
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