In this course, you will learn new data structures for efficiently storing and retrieving data that is structured in an ordered sequence. Such data includes an alphabetical list of names, a family tree, a calendar of events or an inventory organized by part numbers. The specific data structures covered by this course include arrays, linked lists, queues, stacks, trees, binary trees, AVL trees, B-trees and heaps. This course also shows, through algorithm complexity analysis, how these structures enable the fastest algorithms to search and sort data.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Accelerated Computer Science Fundamentals
Offert par
Spécialisation Accelerated Computer Science FundamentalsUniversité de l'Illinois à Urbana-ChampaignÀ propos de ce cours
66,686 consultations récentes
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Approx. 19 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
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Université de l'Illinois à Urbana-Champaign
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
8 heures pour terminer
Orientation; Linear Structures
8 heures pour terminer
6 vidéos (Total 64 min), 6 lectures, 4 quiz
6 vidéos
1.1 Arrays11 min
1.2 Linked Memory11 min
1.3 Run Time Analysis13 min
1.4 Array and List Operations10 min
1.5 Queue (Data Structure)8 min
1.6 Stack (Data Structure)8 min
6 lectures
Syllabus10 min
Additional References for C++10 min
Week 1 Overview10 min
Downloading the Example C++ Source Code for Lecture with Git15 min
Important Tips and Notes for All Challenge Problems10 min
Guidelines for Asking for Help With Code10 min
3 exercices pour s'entraîner
Orientation Quiz5 min
Week 1 Quiz30 min
Week 1 Challenge30 min
2 heures pour terminer
Introduction to Tree Structures
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 54 min), 1 lecture, 2 quiz
5 vidéos
2.1 Tree Terminology7 min
2.2 Binary Trees8 min
2.3 Tree Traversals8 min
2.4 Binary Search Trees19 min
2.5 BST Analysis9 min
1 lecture
Week 2 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Week 2 Quiz30 min
Week 2 Challenge30 min
7 heures pour terminer
Advanced Tree Structures
7 heures pour terminer
5 vidéos (Total 34 min), 1 lecture, 3 quiz
5 vidéos
3.1.1 Balanced BST9 min
3.1.2 AVL Analysis8 min
3.2.1 B-Tree Introduction3 min
3.2.2 B-Tree Insert7 min
3.2.3 B-Tree Search4 min
1 lecture
Week 3 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Week 3 Quiz30 min
Week 3 Challenge30 min
2 heures pour terminer
Heap Structures
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 30 min), 1 lecture, 2 quiz
5 vidéos
4.2 Heap Insert6 min
4.3 Heap - RemoveMIN5 min
4.4 Heap - buildHeap5 min
4.5 Heap - Runtime Analysis3 min
1 lecture
Week 4 Overview10 min
2 exercices pour s'entraîner
Week 4 Quiz30 min
Week 4 Challenge30 min
Avis
Meilleurs avis pour ORDERED DATA STRUCTURES
par MC26 juil. 2020
It covers a lot of material in a short span of time, so retention is key. Make sure to take a lot of notes and give yourself some time to really process all the material from each week.
par JT20 janv. 2020
Really good course so far. Using VSC + git bash on a Windows 10 machine for the programming assignments, and the web-based compiler for the challenges. Really good experiences so far.
par HN24 août 2019
My favorite Coursera specialization! Responsive staff, lectures are very clear, assignments are both challenging and educational (closely related to lecture materials). Thank you!
par RR15 juil. 2020
submitting the program assignments for the first time took long and the process was tideous . except that the course content and the instructors explaination all were excellent.
À propos du Spécialisation Accelerated Computer Science Fundamentals
Topics covered by this Specialization include basic object-oriented programming, the analysis of asymptotic algorithmic run times, and the implementation of basic data structures including arrays, hash tables, linked lists, trees, heaps and graphs, as well as algorithms for traversals, rebalancing and shortest paths.
Foire Aux Questions
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