The primary topics in this part of the specialization are: shortest paths (Bellman-Ford, Floyd-Warshall, Johnson), NP-completeness and what it means for the algorithm designer, and strategies for coping with computationally intractable problems (analysis of heuristics, local search).
Offert par
Spécialisation AlgorithmesUniversité de StanfordÀ propos de ce cours
34,144 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
62%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
50%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
12%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 14 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Russe, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming
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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
The Bellman-Ford algorithm; all-pairs shortest paths.
4 heures pour terminer
14 vidéos (Total 151 min), 4 lectures, 2 quiz
14 vidéos
Optimal Substructure10 min
The Basic Algorithm I8 min
The Basic Algorithm II10 min
Detecting Negative Cycles9 min
A Space Optimization12 min
Internet Routing I [Optional]11 min
Internet Routing II [Optional]6 min
Problem Definition7 min
Optimal Substructure12 min
The Floyd-Warshall Algorithm13 min
A Reweighting Technique14 min
Johnson's Algorithm I11 min
Johnson's Algorithm II11 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
NP-complete problems and exact algorithms for them.
3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 122 min), 2 lectures, 2 quiz
11 vidéos
Reductions and Completeness13 min
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10 min
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7 min
The P vs. NP Question9 min
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12 min
The Vertex Cover Problem8 min
Smarter Search for Vertex Cover I9 min
Smarter Search for Vertex Cover II7 min
The Traveling Salesman Problem14 min
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12 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
2 heures pour terminer
Week 3
Approximation algorithms for NP-complete problems.
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 68 min), 1 lecture, 2 quiz
6 vidéos
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7 min
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9 min
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11 min
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10 min
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15 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
Local search algorithms for NP-complete problems; the wider world of algorithms.
4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 124 min), 3 lectures, 3 quiz
11 vidéos
The Maximum Cut Problem II9 min
Principles of Local Search I8 min
Principles of Local Search II10 min
The 2-SAT Problem14 min
Random Walks on a Line16 min
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14 min
Stable Matching [Optional]15 min
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13 min
Linear Programming and Beyond [Optional]11 min
Epilogue1 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 SHORTEST PATHS REVISITED, NP-COMPLETE PROBLEMS AND WHAT TO DO ABOUT THEM
par AA27 févr. 2017
This challenging course improves understanding of algorithms and is intellectually stimulating. I learnt the theory behind algorithms and how they are applied to solve real world problems.
par AS22 août 2018
This is the most challenging course in this specialization. Assignments as well as test questions require good amount of thinking. One of the best courses I did on Coursera.
par ML12 nov. 2019
very interesting course in Algorithms Specialization. It is sufficient to arouse interest in studying advance algorithm.\n\nThank you for your teaching, Professor Tim.
par JE27 déc. 2019
I am very confident in the skills I learned. I have read some books on algorithms but this course makes the application so clear regardless of your programing language.
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
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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