This course covers basic algorithm design techniques such as divide and conquer, dynamic programming, and greedy algorithms. It concludes with a brief introduction to intractability (NP-completeness) and using linear/integer programming solvers for solving optimization problems. We will also cover some advanced topics in data structures.
Dynamic Programming, Greedy Algorithms
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Dynamic Programming, Greedy Algorithms
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Foundations of Data Structures and Algorithms
Dozent: Sriram Sankaranarayanan
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Stufe Fortgeschritten
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Was Sie lernen werden
Describe basic algorithm design techniques
Create divide and conquer, dynamic programming, and greedy algorithms
Understand intractable problems, P vs NP and the use of integer programming solvers to tackle some of these problems
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithm Design
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Data Structure Design
- Kategorie: Intractability
- Kategorie: Analysis of Algorithms
Wichtige Details
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17 Quizzes
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
We will formally cover divide and conquer algorithms as a design scheme and look at some divide and conquer algorithms we have encountered in the past. We will learn some divide and conquer algorithms for Integer Multiplication (Karatsuba’s Algorithm), Matrix Multiplication (Strassen’s Algorithm), Fast Fourier Transforms (FFTs), and Finding Closest Pair of Points.
Das ist alles enthalten
9 Videos13 Lektüren5 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In this module, you will learn about dynamic programming as a design principle for algorithms. We will provide a step-by-step approach to formulating a problem as a dynamic program and solving these problems using memoization. We will cover dynamic programming for finding longest common subsequences, Knapsack problem and some interesting dynamic programming applications.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren5 Quizzes1 Programmieraufgabe
In this module, we will learn about greedy algorithms. We will understand the basic design principles for greedy algorithms and learn about a few algorithms for greedy scheduling and Huffman codes. We will also learn some interesting cases when being greedy provides a guaranteed approximation to the actual solution.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren3 Quizzes1 Programmieraufgabe
P vs NP, Examples such as Travelling Salesperson Problem, Vertex Cover, 3-Coloring and others; Integer Linear Programming and Translating Problems into Integer Programming.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren4 Quizzes1 Programmieraufgabe
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (42 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithms interessieren
Stanford University
Birla Institute of Technology & Science, Pilani
University of Colorado System
University of Colorado Boulder
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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RW
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Geprüft am 5. Apr. 2024
YS
5
Geprüft am 22. Juli 2022
BC
5
Geprüft am 6. Dez. 2022
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Häufig gestellte Fragen
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· Programs may have different minimum grade requirements for admission and graduation. For example, the MS-DS requires a C or better on all courses for graduation (and a 3.0 pathway GPA for admission), whereas the MS-CS requires a B or better on all breadth courses and a C or better on all elective courses for graduation (and a B or better on each pathway course for admission). All programs require students to maintain a 3.0 cumulative GPA for admission and graduation.
Yes. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.
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MS in Data Science (MS-DS) Credit: To upgrade to the for-credit data science (DTSA) version of << this course / these courses >>, use the MS-DS enrollment form. See How It Works.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit: To upgrade to the for-credit computer science (CSCA) version of << this course / these courses >>, use the MS-CS enrollment form. See How It Works.
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