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).
Ce cours fait partie de la Spécialisation Algorithmes
Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures
proposé par
À propos de ce cours
48,456 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
GraphsData StructureAlgorithmsHash Table
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
14 heures pour terminer
Week 1
Breadth-first and depth-first search; computing strong components; applications.
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 #110 min
Programming Assignment #12 min
Semaine
22 heures pour terminer
Week 2
Dijkstra's shortest-path algorithm.
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 #210 min
Programming Assignment #22 min
Semaine
33 heures pour terminer
Week 3
Heaps; balanced binary search trees.
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 #310 min
Programming Assignment #32 min
Semaine
44 heures pour terminer
Week 4
Hashing; bloom filters.
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 #410 min
Programming Assignment #42 min
Final Exam20 min
4.8
124 avis38%
a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
45%
a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
Principaux examens pour Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures
Interesting problems and explanations. But mathematical analysis is going off of my mind. It has very good explanation. Not sure, whether I can carry forward that knowledge or not.
Focused on principles and motivations behind algorithms. You might forget an algorithm you learned, but you will definitely be able to come up with one quickly after this course.
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 de la 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
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