The primary topics in this part of the specialization are: greedy algorithms (scheduling, minimum spanning trees, clustering, Huffman codes) and dynamic programming (knapsack, sequence alignment, optimal search trees).
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Spécialisation AlgorithmesUniversité de StanfordÀ propos de ce cours
50,590 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
30%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
36%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
11%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 3 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
Spanning TreeAlgorithmsDynamic ProgrammingGreedy Algorithm
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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
Two motivating applications; selected review; introduction to greedy algorithms; a scheduling application; Prim's MST algorithm.
4 heures pour terminer
16 vidéos (Total 160 min), 4 lectures, 2 quiz
16 vidéos
Application: Sequence Alignment8 min
Introduction to Greedy Algorithms12 min
Application: Optimal Caching10 min
Problem Definition5 min
A Greedy Algorithm12 min
Correctness Proof - Part I6 min
Correctness Proof - Part II4 min
Handling Ties [Advanced - Optional]7 min
MST Problem Definition11 min
Prim's MST Algorithm7 min
Correctness Proof I15 min
Correctness Proof II8 min
Proof of Cut Property [Advanced - Optional]11 min
Fast Implementation I14 min
Fast Implementation II9 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
4 heures pour terminer
Week 2
Kruskal's MST algorithm and applications to clustering; advanced union-find (optional).
4 heures pour terminer
16 vidéos (Total 188 min), 2 lectures, 2 quiz
16 vidéos
Correctness of Kruskal's Algorithm9 min
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find I9 min
Implementing Kruskal's Algorithm via Union-Find II13 min
MSTs: State-of-the-Art and Open Questions [Advanced - Optional]9 min
Application to Clustering11 min
Correctness of Clustering Algorithm9 min
Lazy Unions [Advanced - Optional]10 min
Union-by-Rank [Advanced - Optional]12 min
Analysis of Union-by-Rank [Advanced - Optional]14 min
Path Compression [Advanced - Optional]14 min
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis I [Advanced - Optional]9 min
Path Compression: The Hopcroft-Ullman Analysis II [Advanced - Optional]11 min
The Ackermann Function [Advanced - Optional]16 min
Path Compression: Tarjan's Analysis I [Advanced - Optional]14 min
Path Compression: Tarjan's Analysis II [Advanced - Optional]13 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
3 heures pour terminer
Week 3
Huffman codes; introduction to dynamic programming.
3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 105 min), 1 lecture, 2 quiz
11 vidéos
Problem Definition10 min
A Greedy Algorithm16 min
A More Complex Example4 min
Correctness Proof I10 min
Correctness Proof II12 min
Introduction: Weighted Independent Sets in Path Graphs7 min
WIS in Path Graphs: Optimal Substructure9 min
WIS in Path Graphs: A Linear-Time Algorithm9 min
WIS in Path Graphs: A Reconstruction Algorithm6 min
Principles of Dynamic Programming7 min
1 lecture
Week 3 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Problem Set #330 min
Programming Assignment #330 min
4 heures pour terminer
Week 4
Advanced dynamic programming: the knapsack problem, sequence alignment, and optimal binary search trees.
4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 107 min), 3 lectures, 3 quiz
10 vidéos
The Knapsack Problem9 min
A Dynamic Programming Algorithm9 min
Example [Review - Optional]12 min
Optimal Substructure13 min
A Dynamic Programming Algorithm12 min
Problem Definition12 min
Optimal Substructure9 min
Proof of Optimal Substructure6 min
A Dynamic Programming Algorithm I9 min
A Dynamic Programming Algorithm II9 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 GREEDY ALGORITHMS, MINIMUM SPANNING TREES, AND DYNAMIC PROGRAMMING
par RG26 avr. 2020
I learned more about Greedy Algorithms and Algorithms to compute MST's and their importance on real world problems. Also I got to start to understand Dynamic Programming in a way I didn't before.
par FC29 juin 2018
Tim Roughgarden is a fantastic teacher! He really cares about explaining in a simple manner and also give you useful hints and advices to dive deeper in all the topics of the course. Thanks, Tim!
par AB22 avr. 2020
Like the other courses in this specialization, the material is interesting and coherent. The pace is not fast enough to get lost and not so slow to insult your intelligence. I enjoyed it a lot!
par SW24 févr. 2019
One of the best courses to make a student learn DP in a way that enables him/her to think of the subproblems and way to proceed to solving these subproblems. Definitely helpful for me. Thanks.
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 ?
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