Dieser Kurs behandelt grundlegende Algorithmusentwurfstechniken wie Divide and Conquer, dynamische Programmierung und gierige Algorithmen. Er schließt mit einer kurzen Einführung in die Intractability (NP-Vollständigkeit) und die Verwendung von Solvern der linearen/ganzzahligen Programmierung zur Lösung von Optimierungsproblemen ab. Wir werden auch einige fortgeschrittene Themen im Bereich der Datenstrukturen behandeln. Dieser Kurs kann im Rahmen der von der CU Boulder auf der Coursera-Plattform angebotenen Studiengänge MS in Data Science oder MS in Computer Science angerechnet werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr:
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Dynamische Programmierung, Gierige Algorithmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Grundlagen von Datenstrukturen und Algorithmen
Dozent: Sriram Sankaranarayanan
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(160 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie grundlegende Techniken für den Entwurf von Algorithmen
Erstellen Sie Divide-and-Conquer-, dynamische Programmier- und Gieralgorithmen
Verstehen Sie unlösbare Probleme, P vs. NP und die Verwendung von Integer-Programmierern, um einige dieser Probleme zu lösen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmus Entwurf
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Entwurf der Datenstruktur
- Kategorie: Unlösbarkeit
- Kategorie: Analyse von Algorithmen
Wichtige Details
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17 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Wir werden uns formal mit Divide-and-Conquer-Algorithmen als Entwurfsschema befassen und uns einige Divide-and-Conquer-Algorithmen ansehen, denen wir in der Vergangenheit begegnet sind. Wir werden einige Divide-and-Conquer-Algorithmen für die Integer-Multiplikation (Karatsuba-Algorithmus), die Matrix-Multiplikation (Strassen-Algorithmus), schnelle Fourier-Transformationen (FFTs) und die Suche nach dem nächstgelegenen Punktpaar kennenlernen.
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9 Videos13 Lektüren5 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie die dynamische Programmierung als Entwurfsprinzip für Algorithmen kennen. Wir werden Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie ein Problem als dynamisches Programm formulieren und diese Probleme mit Hilfe der Memoisierung lösen können. Wir behandeln die dynamische Programmierung zum Finden der längsten gemeinsamen Teilsequenzen, das Knapsack-Problem und einige interessante Anwendungen der dynamischen Programmierung.
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6 Videos6 Lektüren5 Quizzes1 Programmieraufgabe
In diesem Modul werden wir etwas über gierige Algorithmen lernen. Wir werden die grundlegenden Designprinzipien für gierige Algorithmen verstehen und einige Algorithmen für gieriges Scheduling und Huffman-Codes kennenlernen. Wir werden auch einige interessante Fälle kennenlernen, in denen die Gier eine garantierte Annäherung an die tatsächliche Lösung darstellt.
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5 Videos4 Lektüren3 Quizzes1 Programmieraufgabe
P vs NP, Beispiele wie das Travelling Salesperson Problem, Vertex Cover, 3-Coloring und andere; Ganzzahlige lineare Programmierung und Übersetzen von Problemen in ganzzahlige Programmierung.
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9 Videos5 Lektüren4 Quizzes1 Programmieraufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
Stanford University
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
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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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 5. Apr. 2024
Geprüft am 5. Nov. 2024
Geprüft am 22. Juli 2022
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
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Häufig gestellte Fragen
Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.
- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.
- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.
- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).
- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.
Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.
Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.
MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen haben.