演算法專業課程

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關於此課程

學會像電腦科學家一樣思考。 掌握演算法設計和分析的基礎知識。

演算法是電腦科學的核心,其主題有無數的實際應用和智力深度。 這專業課程是對具有一些程式設計經驗的學習者設計的演算法介紹。 專業課程是嚴謹的,但強調對低階實施和數學細節的全面了解和概念性理解。 在完成這個專業課程後,你將很好地應對你的技術面試,並能跟其他程式設計師和計算機科學家流暢地討論演算法。

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專案概略

學習者將通過幾種評估來練習和掌握演算法的基本原理。 每週都有一個多選題測驗來測試你對最重要概念的理解。 還有每週的程式設計任務,你可以使用你選擇的程式語言實現演講中涵蓋演算法之一。 每門課程以期末考試結束。

製作方  

Stanford University

史丹佛大學是世界領先的教學和研究型大學之一。 自從1891年開放以來,史丹佛一直致力於尋找應對重大挑戰的解決方案,並為學生在復雜世界中的領導力做好準備。

Tim Roughgarden 自 2004 年起擔任史丹佛大學電腦科學系教授。他在演算法及其應用方面做了廣泛的教學也出版許多作品。

第 1 門課程  分治法、排序和搜索以及隨機演算法

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課程概述

這部分專業主要內容是:漸近(“Big-oh”)符號,排序和搜索,分治法(主方法,整數和矩陣乘法,最近配對)和隨機演算法(QuickSort,全局最小割的收縮演算法 contraction algorithm for min cuts)。

第 1 週 :  Introduction; “big-oh” notation and asymptotic analysis.

第 2 週 :  Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.

第 3 週 :  The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.

 第 4 週 : Linear-time selection; graphs, cuts, and the contraction algorithm.

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第 2 門課程  圖搜索、最短路徑和資料結構

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課程概述

這部分專業領域的主要主題是:資料結構(heaps、平衡搜索樹、哈希表、布隆過濾器 ),圖基元(廣度優先和深度優先搜索、連通性、最短路徑的應用)及其應用 ( 從重複資料刪除到社交網路分析)。

第 1 週 :  Breadth-first and depth-first search; computing strong components; applications.

第 2 週 :  Dijkstra’s shortest-path algorithm.

第 3 週 :  Heaps; balanced binary search trees.

  第 4 週 : Hashing; bloom filters.

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第 3 門課程  貪婪演算法、最小延伸樹和動態規劃

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課程概述

這部分專業領域的主要內容是:貪婪演算法(排程、最小延伸樹、叢集、霍夫曼程式碼)和動態規劃(背包 knapsack、序列比對、最優搜索樹)。

第 1 週 :  Two motivating applications; selected review; introduction to greedy algorithms; a scheduling application; Prim’s MST algorithm.

第 2 週 :  Kruskal’s MST algorithm and applications to clustering; advanced union-find (optional).

第 3 週 :  Huffman codes; introduction to dynamic programming.

第 4 週 : Advanced dynamic programming: the knapsack problem, sequence alignment, and optimal binary search trees.

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第 4 門課程  最短路徑重訪、NP-完整問題以及如何處理它們

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課程概述

這部分專業領域的主要課題有:最短路徑(Bellman-Ford、Floyd-Warshall、Johnson),NP-完整性及其對演算法設計者意味著什麼,與應對計算棘手問題的策略(啟發式分析、本地搜索)。

第 1 週 :  The Bellman-Ford algorithm; all-pairs shortest paths.

第 2 週 :  NP-complete problems and exact algorithms for them.

第 3 週 :  Approximation algorithms for NP-complete problems.

 第 4 週 : Local search algorithms for NP-complete problems; the wider world of algorithms.

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