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).
Offert par
Spécialisation AlgorithmesUniversité de StanfordÀ propos de ce cours
63,973 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
33%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
41%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 2 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 15 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
GraphsData StructureAlgorithmsHash Table
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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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Week 1
Breadth-first and depth-first search; computing strong components; applications.
4 heures pour terminer
9 vidéos (Total 162 min), 4 lectures, 2 quiz
9 vidéos
Graph Search - Overview23 min
Breadth-First Search (BFS): The Basics14 min
BFS and Shortest Paths7 min
BFS and Undirected Connectivity13 min
Depth-First Search (DFS): The Basics7 min
Topological Sort21 min
Computing Strong Components: The Algorithm29 min
Computing Strong Components: The Analysis26 min
Structure of the Web [Optional]18 min
4 lectures
Week 1 Overview10 min
Overview, Resources, and Policies10 min
Lecture slides10 min
Optional Theory Problems (Week 1)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #130 min
Programming Assignment #130 min
3 heures pour terminer
Week 2
Dijkstra's shortest-path algorithm.
3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 79 min), 2 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Dijkstra's Algorithm: Examples12 min
Correctness of Dijkstra's Algorithm19 min
Dijkstra's Algorithm: Implementation and Running Time26 min
2 lectures
Week 2 Overview10 min
Optional Theory Problems (Week 2)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #230 min
Programming Assignment #230 min
4 heures pour terminer
Week 3
Heaps; balanced binary search trees.
4 heures pour terminer
9 vidéos (Total 142 min), 1 lecture, 2 quiz
9 vidéos
Heaps: Operations and Applications18 min
Heaps: Implementation Details [Advanced - Optional]20 min
Balanced Search Trees: Operations and Applications10 min
Binary Search Tree Basics, Part I13 min
Binary Search Tree Basics, Part II30 min
Red-Black Trees21 min
Rotations [Advanced - Optional]7 min
Insertion in a Red-Black Tree [Advanced]14 min
1 lecture
Week 3 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #330 min
Programming Assignment #330 min
5 heures pour terminer
Week 4
Hashing; bloom filters.
5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 171 min), 3 lectures, 3 quiz
9 vidéos
Hash Tables: Implementation Details, Part I18 min
Hash Tables: Implementation Details, Part II22 min
Pathological Data Sets and Universal Hashing Motivation21 min
Universal Hashing: Definition and Example [Advanced - Optional]25 min
Universal Hashing: Analysis of Chaining [Advanced - Optional]18 min
Hash Table Performance with Open Addressing [Advanced - Optional]15 min
Bloom Filters: The Basics15 min
Bloom Filters: Heuristic Analysis13 min
3 lectures
Week 4 Overview10 min
Optional Theory Problems (Week 4)10 min
Info and FAQ for final exam10 min
3 exercices pour s'entraîner
Problem Set #430 min
Programming Assignment #430 min
Final Exam30 min
Avis
Meilleurs avis pour GRAPH SEARCH, SHORTEST PATHS, AND DATA STRUCTURES
par CS12 avr. 2018
Good course, but instructor does start to move fast and a few walk-throughs in certain spots would be beneficial . However the lack of it makes you do your own research, which is also beneficial.
par DS29 mars 2020
Awesome course! Professor Roughgarden is fantastic. The material was appropriately challenging. Perfect amount of rigor. Only one minor squabble: the hash problem set is terribly misleading.
par TG30 nov. 2019
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.
par GM21 mai 2018
assignments didn't seem as interesting or complex as class 1, besides week 1 of class 2. Lecture material was high quality however, and the advanced optional material is appreciated
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
