University of California San Diego

Algorithmische Toolbox

Neil Rhodes
Daniel M Kane
Michael Levin

Dozenten: Neil Rhodes

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(12,454 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 40 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
91%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Wesentliche algorithmische Techniken

  • Effiziente Algorithmen entwerfen

  • Üben Sie das Lösen von algorithmischen Interviewaufgaben

  • Implementieren Sie effiziente und zuverlässige Lösungen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Software-Tests
  • Kategorie: Computerprogrammierung
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Fehlersuche
  • Kategorie: Dynamische Programmierung

Wichtige Details

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25 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenstrukturen und Algorithmen
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Willkommen zum ersten Modul von Datenstrukturen und Algorithmen! Hier geben wir Ihnen einen Überblick darüber, wo Algorithmen und Datenstrukturen verwendet werden (Hinweis: überall) und führen Sie durch ein paar Beispielprogrammieraufgaben. Die Programmieraufgaben sind ein wichtiger (und oft der schwierigste!) Teil dieser Spezialisierung, denn die einzige Möglichkeit, einen Algorithmus vollständig zu verstehen, ist seine Implementierung. Es ist nicht einfach, korrekte und effiziente Programme zu schreiben. Seien Sie also nicht überrascht, wenn sie nicht so funktionieren, wie Sie es geplant haben - unsere ersten Programme haben auch nicht funktioniert! Wir werden Ihnen auf Ihrer Reise durch die Spezialisierung helfen, indem wir Ihnen zeigen, wie Sie Ihre ersten Programmieraufgaben implementieren. Außerdem stellen wir Ihnen Testtechniken vor, mit denen Sie Ihre Chancen erhöhen, die Aufgaben beim ersten Versuch zu bestehen. Falls Ihr Programm nicht wie vorgesehen funktioniert, zeigen wir Ihnen, wie Sie es reparieren können, auch wenn Sie noch nicht wissen, an welchem Test Ihre Implementierung scheitert.

Das ist alles enthalten

6 Videos8 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben

In diesem Modul lernen Sie, dass Programme, die auf effizienten Algorithmen basieren, das gleiche Problem milliardenfach schneller lösen können als Programme, die auf naiven Algorithmen basieren. Sie werden lernen, wie Sie die Laufzeit und den Speicherbedarf eines Algorithmus abschätzen können, ohne ihn überhaupt zu implementieren. Mit diesem Wissen werden Sie in der Lage sein, verschiedene Algorithmen zu vergleichen, die effizientesten auszuwählen und sie schließlich als unsere Programmieraufgaben zu implementieren!

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie eine scheinbar naive, aber leistungsstarke Klasse von Algorithmen kennen, die gierigen Algorithmen. Nachdem Sie die Schlüsselidee hinter den gierigen Algorithmen kennengelernt haben, werden Sie vielleicht das Gefühl haben, dass sie das algorithmische Schweizer Taschenmesser darstellen, mit dem Sie fast alle Programmieraufgaben in diesem Kurs lösen können. Aber seien Sie gewarnt: Abgesehen von einigen Ausnahmen, die wir behandeln werden, funktioniert diese intuitive Idee in der Praxis nur selten! Aus diesem Grund ist es wichtig zu beweisen, dass ein gieriger Algorithmus immer eine optimale Lösung liefert, bevor Sie diesen Algorithmus verwenden. Am Ende dieses Moduls werden wir Ihre Intuition und Ihre Vorliebe für gierige Algorithmen testen, indem wir Ihnen mehrere Programmieraufgaben stellen.

Das ist alles enthalten

10 Videos9 Lektüren5 Aufgaben1 Programmieraufgabe

In diesem Modul lernen Sie eine leistungsstarke algorithmische Technik kennen, die Divide et Conquer genannt wird. Auf der Grundlage dieser Technik werden Sie sehen, wie Sie riesige Datenbanken millionenfach schneller durchsuchen können als mit einer naiven linearen Suche. Sie werden sogar erfahren, dass die Standardmethode zum Multiplizieren von Zahlen (die Sie in der Grundschule gelernt haben) bei weitem nicht die schnellste ist! Anschließend werden wir die Divide-and-Conquer-Technik anwenden, um zwei effiziente Algorithmen (Merge Sort und Quick Sort) für die Sortierung großer Listen zu entwerfen, ein Problem, das in der Praxis viele Anwendungen findet. Schließlich werden wir zeigen, dass diese beiden Algorithmen optimal sind, d.h. kein Algorithmus kann schneller sortieren!

Das ist alles enthalten

20 Videos5 Lektüren8 Aufgaben1 Programmieraufgabe

In diesem letzten Modul des Kurses lernen Sie die leistungsstarke algorithmische Technik zur Lösung vieler Optimierungsprobleme kennen, die Dynamische Programmierung. Es hat sich herausgestellt, dass die dynamische Programmierung viele Probleme lösen kann, die sich allen Versuchen entziehen, sie mit einer gierigen oder einer Divide-and-Conquer-Strategie zu lösen. In der Praxis gibt es unzählige Anwendungen der dynamischen Programmierung: von der Maximierung der Werbeeinnahmen eines Fernsehsenders über die Suche nach ähnlichen Internetseiten bis hin zur Gensuche (das Problem, bei dem Biologen die minimale Anzahl von Mutationen finden müssen, um ein Gen in ein anderes zu verwandeln). Sie werden erfahren, wie dieselbe Idee dabei hilft, automatisch Rechtschreibkorrekturen vorzunehmen und die Unterschiede zwischen zwei Versionen desselben Textes aufzuzeigen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren6 Aufgaben1 Programmieraufgabe

In diesem Modul üben wir weiterhin die Implementierung von Lösungen für die dynamische Programmierung.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.4 (2,200 Bewertungen)
Neil Rhodes
University of California San Diego
7 Kurse704.397 Lernende
Daniel M Kane
University of California San Diego
5 Kurse686.778 Lernende
Michael Levin
University of California San Diego
7 Kurse725.081 Lernende

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Geprüft am 2. Juli 2020

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Geprüft am 14. Aug. 2020

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Geprüft am 9. Feb. 2019

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