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).
Ce cours fait partie de la Spécialisation Algorithmes
Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
proposé par
À propos de ce cours
182,917 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
AlgorithmsRandomized AlgorithmSorting AlgorithmDivide And Conquer Algorithms
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
13 heures pour terminer
Week 1
Introduction; "big-oh" notation and asymptotic analysis.
13 vidéos (Total 130 min), 3 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Integer Multiplication8 min
Karatsuba Multiplication12 min
About the Course17 min
Merge Sort: Motivation and Example8 min
Merge Sort: Pseudocode12 min
Merge Sort: Analysis9 min
Guiding Principles for Analysis of Algorithms15 min
The Gist14 min
Big-Oh Notation4 min
Basic Examples7 min
Big Omega and Theta7 min
Additional Examples [Review - Optional]7 min
3 lectures
Welcome and Week 1 Overview10 min
Overview, Resources, and Policies10 min
Lecture slides10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #110 min
Programming Assignment #12 min
Semaine
23 heures pour terminer
Week 2
Divide-and-conquer basics; the master method for analyzing divide and conquer algorithms.
11 vidéos (Total 170 min), 2 lectures, 2 quiz
11 vidéos
O(n log n) Algorithm for Counting Inversions II16 min
Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm22 min
O(n log n) Algorithm for Closest Pair I [Advanced - Optional]31 min
O(n log n) Algorithm for Closest Pair II [Advanced - Optional]18 min
Motivation7 min
Formal Statement10 min
Examples13 min
Proof I9 min
Interpretation of the 3 Cases10 min
Proof II16 min
2 lectures
Week 2 Overview10 min
Optional Theory Problems (Batch #1)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #210 min
Programming Assignment #22 min
Semaine
33 heures pour terminer
Week 3
The QuickSort algorithm and its analysis; probability review.
9 vidéos (Total 156 min), 1 lecture, 2 quiz
9 vidéos
Quicksort: Overview12 min
Partitioning Around a Pivot24 min
Correctness of Quicksort [Review - Optional]10 min
Choosing a Good Pivot22 min
Analysis I: A Decomposition Principle21 min
Analysis II: The Key Insight11 min
Analysis III: Final Calculations8 min
Probability Review I25 min
Probability Review II17 min
1 lecture
Week 3 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #310 min
Programming Assignment #36 min
Semaine
44 heures pour terminer
Week 4
Linear-time selection; graphs, cuts, and the contraction algorithm.
11 vidéos (Total 184 min), 3 lectures, 3 quiz
11 vidéos
Randomized Selection - Analysis20 min
Deterministic Selection - Algorithm [Advanced - Optional]16 min
Deterministic Selection - Analysis I [Advanced - Optional]22 min
Deterministic Selection - Analysis II [Advanced - Optional]12 min
Omega(n log n) Lower Bound for Comparison-Based Sorting [Advanced - Optional]13 min
Graphs and Minimum Cuts15 min
Graph Representations14 min
Random Contraction Algorithm8 min
Analysis of Contraction Algorithm30 min
Counting Minimum Cuts7 min
3 lectures
Week 4 Overview10 min
Optional Theory Problems (Batch #2)10 min
Info and FAQ for final exam10 min
3 exercices pour s'entraîner
Problem Set #410 min
Programming Assignment #42 min
Final Exam20 min
4.8
517 avis35%
a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
36%
a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
24%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Principaux examens pour Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms
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.
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.
Enseignant
Tim Roughgarden
ProfessorComputer Science
À propos de Université de Stanford
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.
À propos du Spécialisation Algorithmes
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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