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Structures de données et performances
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Structures de données et performances

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

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Spécialisation Programmation Java orientée objet : Structures de données et au-delà
Spécialisation Programmation orientée objet en Java
Christine Alvarado
Mia Minnes
Leo Porter

Instructeurs : Christine Alvarado

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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

4.7 (126 évaluations)
Christine Alvarado
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Mia Minnes
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tests de développement
    Tests de développement
  • Catégorie : Optimisation des performances
    Optimisation des performances
  • Catégorie : structures de données
    structures de données
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    Test de logiciels
  • Catégorie : Programmation Java
    Programmation Java
  • Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
    Programmation orientée objet (POO)
  • Catégorie : Débogage
    Débogage
  • Catégorie : Tests unitaires
    Tests unitaires
  • Catégorie : Science Informatique Théorique
    Science Informatique Théorique
  • Catégorie : Algorithmes
    Algorithmes
  • Catégorie : Programmation Informatique
    Programmation Informatique

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16 devoirs

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Il y a 6 modules dans ce cours

Comment les programmes Java gèrent-ils de grandes quantités de données ? Beaucoup de structures de données et d'algorithmes qui fonctionnent avec des exemples de jouets d'introduction se cassent la figure lorsque les applications traitent des ensembles de données réels et volumineux. L'efficacité est essentielle, mais comment l'atteindre et comment la mesurer ? Ce cours est un cours intermédiaire sur Java. Nous recommandons ce cours aux apprenants qui ont une expérience préalable dans le développement de logiciels ou une formation en informatique, et en particulier, nous vous recommandons d'avoir suivi le premier cours de cette spécialisation (qui nécessite également une certaine expérience préalable avec Java).

Dans ce cours, vous utiliserez et analyserez des structures de données utilisées dans des applications industrielles, telles que les listes chaînées, les arbres et les tables de hachage. Vous expliquerez comment ces structures de données rendent les programmes plus efficaces et plus flexibles. Vous appliquerez l'analyse asymptotique Big-O pour décrire les performances des algorithmes et évaluer la stratégie à utiliser pour une récupération efficace des données, l'ajout de nouvelles données, la suppression d'éléments, et/ou l'utilisation de la mémoire. Le programme que vous construirez tout au long de ce cours permet à son utilisateur de gérer, manipuler et raisonner sur de grands ensembles de données textuelles. Il s'agit d'un cours intermédiaire sur Java, et nous nous appuierons sur vos connaissances préalables. Ce cours est conçu autour de la même série de vidéos que notre premier cours dans cette spécialisation, y compris des explications du contenu de base, des vidéos d'apprenants, des témoignages d'étudiants et d'ingénieurs, et des vidéos de soutien - pour mieux vous permettre de choisir votre propre chemin à travers le cours !

Bienvenue au premier module du deuxième cours de notre spécialisation en programmation Java intermédiaire. Nous commencerons par nous présenter à nouveau : nous-mêmes, les ingénieurs de Google et la structure du cours. Après l'introduction, nous ferons un petit échauffement pour vous mettre à l'aise avec le code que vous allez construire dans ce cours. Mais ne vous inquiétez pas, il n'y a pas encore de devoirs de programmation notés. Cette semaine a pour but de vous mettre à l'aise et de vous donner envie d'apprendre.

Inclus

7 vidéos9 lectures3 devoirs

7 vidéos•Total 20 minutes
  • Titre du cours•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Bienvenue (Programmation Java orientée objet : spécialisation Structures de données et au-delà)•2 minutes
  • Bienvenue (spécialisation en programmation orientée objet en Java)•2 minutes
  • Votre parcours dans la formation•5 minutes
  • Défis conceptuels•3 minutes
  • Dans le monde réel : Bienvenue aux ingénieurs de Google•1 minute
  • Prototype de projet•6 minutes
9 lectures•Total 103 minutes
  • Un accueil personnalisé pour ce cours•10 minutes
  • Après avoir suivi ce cours, vous serez en mesure de...•5 minutes
  • Ce cours me convient-il ?•10 minutes
  • À suivre : Une petite enquête•0 minutes
  • Si vous souhaitez vous entraîner davantage avant de commencer...•10 minutes
  • La structure de ce cours•10 minutes
  • Aperçu du projet•8 minutes
  • Configuration de Java et d'Eclipse•20 minutes
  • Obtenir et travailler avec le code de démarrage•30 minutes
3 devoirs•Total 50 minutes
  • Quiz sur le code de démarrage et la structure des cours•10 minutes
  • Quiz avant le cours•10 minutes
  • Enquête : Vos objectifs pour le cours•30 minutes

Cette semaine, nous allons nous plonger dans le projet de programmation du cours. Dans la première leçon, vous apprendrez ce que sont les chaînes de caractères et les expressions régulières, et dans le devoir de programmation de cette semaine, vous appliquerez ces connaissances en ajoutant une fonctionnalité à votre éditeur de texte afin qu'il puisse mesurer la "lisibilité" du texte en calculant ce que l'on appelle le "score de lisibilité de Flesch". Ce cours se concentre sur la construction d'un code qui non seulement fait des choses intéressantes, mais les termine également rapidement. Alors, commençons à construire du code !

Inclus

15 vidéos6 lectures3 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion

15 vidéos•Total 86 minutes
  • Introduction•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Aperçu du projet•2 minutes
  • Tronc commun : Introduction au score de lisibilité de Flesch•5 minutes
  • Core : Les bases des chaînes de caractères en Java•6 minutes
  • Core : Travailler avec des chaînes de caractères en Java•8 minutes
  • Support : Boucles For-Each, partie 1 de 5•1 minute
  • Support : Boucles For-Each, partie 2 de 5•4 minutes
  • Support : Boucles For-Each, partie 3 de 5•4 minutes
  • Support : Boucles For-Each, partie 4 de 5•9 minutes
  • Support : Boucles For-Each, partie 5 de 5•2 minutes
  • Tronc commun : Introduction aux expressions régulières•10 minutes
  • Quand j'ai lutté : Expressions régulières•1 minute
  • Défi conceptuel : Expressions régulières•9 minutes
  • Support : Plus avec les expressions régulières•8 minutes
  • Projet : Programmation de l'affectation•9 minutes
6 lectures•Total 54 minutes
  • Une remarque sur les numéros de semaine•10 minutes
  • D'ici la fin de la semaine, vous pourrez...•4 minutes
  • Avez-vous eu des difficultés avec une ou plusieurs questions de l'exercice ?•10 minutes
  • Semaine 2 : Ressources supplémentaires•10 minutes
  • FAQ sur les devoirs de programmation•10 minutes
  • Semaine 2 : Félicitations et réponses au questionnaire•10 minutes
3 devoirs•Total 55 minutes
  • Quiz sur les modules et la programmation•10 minutes
  • Quelle est la prochaine étape ?•30 minutes
  • Chaînes de caractères et expressions régulières•15 minutes
1 devoir de programmation•Total 300 minutes
  • Votre écriture est-elle facile à lire ?•300 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Quelles sont les questions que vous vous posez sur les chaînes de caractères et les expressions régulières ?•10 minutes

Bienvenue à la troisième semaine ! L'application d'édition de texte avec laquelle vous avez travaillé la semaine dernière fait quelque chose, mais elle ne le fait pas particulièrement vite. Cette semaine, nous allons commencer à parler d'efficacité. Nous introduirons le concept de notation "Big-O", qui semble un peu ridicule, mais qui est en réalité un moyen puissant (et extrêmement courant) d'analyser l'efficacité d'un programme, indépendamment du système sur lequel il s'exécute et des détails exacts de la façon dont il est implémenté. Ensuite, nous irons dans l'autre sens et nous plongerons dans les détails, en expliquant comment mesurer le temps d'exécution réel d'un morceau de code pour avoir une idée de ses performances réelles dans la pratique.

Inclus

25 vidéos3 lectures4 devoirs1 devoir de programmation

25 vidéos•Total 145 minutes
  • Introduction•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Aperçu du projet•2 minutes
  • Dans le monde réel : Efficacité•3 minutes
  • Le cœur de l'analyse : Notre motivation pour l'analyse asymptotique•8 minutes
  • Tronc commun : Opérations de comptage•9 minutes
  • Tronc commun : Introduction à l'analyse asymptotique, partie 1•9 minutes
  • Tronc commun : Introduction à l'analyse asymptotique, partie 2•3 minutes
  • Core : Calculer le grand O avec des opérations consécutives•5 minutes
  • Core : Calcul du grand O avec des opérations imbriquées•5 minutes
  • Défi conceptuel : Classification des fonctions à l'aide de Big O•7 minutes
  • Support : Analyse des tris de sélection•8 minutes
  • Défi conceptuel : Estimation de Big O à partir du code•6 minutes
  • Le noyau : Le pire, le meilleur et la moyenne des cas•8 minutes
  • Dans le monde réel : Analyse du pire cas•1 minute
  • Core : Analyse des algorithmes de recherche•6 minutes
  • Core : Analyse des algorithmes de tri•9 minutes
  • Quand j'ai lutté : Performance des algorithmes•1 minute
  • Core : Fusionner les tris•11 minutes
  • Le cœur de l'activité : Un résumé du tri•4 minutes
  • Core : Pièges courants de l'analyse asymptotique•5 minutes
  • Tronc commun : Introduction au benchmarking•6 minutes
  • Core : Utilisation de Java Time•3 minutes
  • Core : Analyse des temps•7 minutes
  • Défi conceptuel : Relier les données de chronométrage à l'analyse des algorithmes•4 minutes
  • Projet : Semaine 3 : Visite du projet•4 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
  • D'ici la fin de la semaine, vous pourrez...•5 minutes
  • Semaine 3 : Ressources supplémentaires•10 minutes
  • Semaine 3 : Félicitations et réponses au quiz•10 minutes
4 devoirs•Total 85 minutes
  • Quiz sur le module et l'après-programmation•20 minutes
  • Quelle est la prochaine étape ?•30 minutes
  • Quiz pratique•30 minutes
  • Notation et analyse asymptotiques•5 minutes
1 devoir de programmation•Total 120 minutes
  • Rendre le calcul du score de Flesch plus efficace•120 minutes

Cette semaine, nous allons commencer à aborder certains des concepts de base que l'on s'attend à trouver dans un cours sur les structures de données : l'idée d'abstraction de données et une structure de données appelée liste liée. Bien que les listes liées ne soient pas des structures très efficaces (pour la plupart), elles mettent en évidence l'idée de "relier" des éléments de données dans la mémoire de votre ordinateur, plutôt que de stocker les données dans une région contiguë. Cette idée de liaison sera au cœur de nombreuses structures de données plus avancées, à savoir les arbres et les graphes, qui seront abordées plus tard dans ce cours et dans le prochain cours de cette spécialisation. Dans ce module, vous apprendrez également des outils et des procédures pour tester votre code à l'unité, ce qui est un moyen de s'assurer que ce que vous avez écrit est correct, et une pratique de base de tout développeur de logiciel sophistiqué.

Inclus

26 vidéos3 lectures3 devoirs2 devoirs de programmation

26 vidéos•Total 143 minutes
  • Introduction•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Aperçu du projet•3 minutes
  • Tronc commun : Introduction à l'abstraction•6 minutes
  • Dans le monde réel : Abstraction de données•5 minutes
  • Core : Listes liées et tableaux•11 minutes
  • Dans le monde réel : Listes et tableaux•1 minute
  • Core : Génériques et exceptions•7 minutes
  • Core : Code Java pour une liste chaînée•6 minutes
  • Concept Challenge : Implémentation de listes chaînées, une première tentative•10 minutes
  • Défi conceptuel : Dessiner des listes liées, deuxième tentative•6 minutes
  • Support : Ajouter à une liste chaînée•6 minutes
  • Quand j'ai eu du mal : Structures de données•1 minute
  • Le noyau : Test et confiance•6 minutes
  • Dans le monde réel : comment le compilateur peut-il contribuer aux tests ?•0 minutes
  • Core : Pratiques de test•6 minutes
  • Dans le monde réel : Comment testez-vous le comportement du code ?•0 minutes
  • Support : JUnit dans Eclipse•5 minutes
  • Dans le monde réel : Tests unitaires•4 minutes
  • Core : Test de la méthode "Get" d'une liste chaînée•7 minutes
  • Défi conceptuel : Quels tests devez-vous effectuer ?•9 minutes
  • Dans le monde réel : Développement piloté par les tests•0 minutes
  • Projet : Assignation d'une liste liée•6 minutes
  • Quand j'ai lutté : la confiance dans le code•0 minutes
  • Core : Génération de textes de Markov•6 minutes
  • Core : Mise en œuvre de la génération de texte de Markov•10 minutes
  • Projet optionnel : Génération de textes de Markov•9 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
  • D'ici la fin de la semaine, vous pourrez...•5 minutes
  • Semaine 4 : Ressources supplémentaires•10 minutes
  • Semaine 4 : Félicitations•10 minutes
3 devoirs•Total 70 minutes
  • Quiz de la semaine 4 sur la programmation réfléchie•10 minutes
  • Quelle est la prochaine étape ?•30 minutes
  • Quelle est la prochaine étape ?•30 minutes
2 devoirs de programmation•Total 420 minutes
  • (Facultatif) Génération de texte de Markov•180 minutes
  • Mettre en œuvre et tester une liste chaînée•240 minutes

Bienvenue à la semaine 4 ! Nous savons que vous avez travaillé dur. Nous espérons que vous avez essayé le travail de programmation optionnel de génération de texte de Markov la semaine dernière, mais si ce n'est pas le cas, ne vous inquiétez pas. Vous pouvez toujours y retourner et le faire plus tard (alerte spoiler : il est assez étonnant qu'un algorithme aussi simple puisse produire un texte aussi réaliste). Cette semaine, nous allons nous amuser (et travailler dur) en apprenant ce que sont les arbres. Les arbres reposent sur la même idée de structure liée que les listes liées, mais ils sont BEAUCOUP plus rapides (en général...). Dans le projet de cette semaine, vous ajouterez l'auto-complétion à votre éditeur de texte. Croyez-nous quand nous vous disons que c'est vraiment génial quand ça marche ! Vous verrez... et nous parions que vous ne pouvez plus attendre le travail de programmation :)

Inclus

22 vidéos3 lectures2 devoirs1 devoir de programmation

22 vidéos•Total 117 minutes
  • Introduction•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Aperçu du projet•1 minute
  • Cœur : Arbres•3 minutes
  • Dans le monde réel : Les arbres•0 minutes
  • Cœur : Définir les arbres•3 minutes
  • Core : Arbres binaires•5 minutes
  • Cœur de métier : Traversées de précommandes•7 minutes
  • Core : Traversées après ordre, dans l'ordre et par niveau d'ordre (recherche en priorité)•8 minutes
  • Quand j'ai eu du mal : Pourquoi traverser un arbre ?•0 minutes
  • Tronc commun : Introduction aux arbres de recherche binaires•5 minutes
  • Core : Recherche dans une BST•3 minutes
  • Support : Code pour la méthode "Find" de la BST•7 minutes
  • Core : Insertion dans une BST•4 minutes
  • Support : Code pour la méthode "Insert" de la BST•6 minutes
  • Core : Suppression d'une BST•4 minutes
  • Concept Challenge : BST Shape•7 minutes
  • Core : Performance des BST et équilibrage, partie 1•9 minutes
  • Core : Performance des BST et équilibrage, partie 2•6 minutes
  • Tronc commun : Introduction aux essais•8 minutes
  • Core : Exécution des essais•3 minutes
  • Core : Mise en œuvre d'un triptyque•6 minutes
  • Projet : Semaine 5 : Visite du projet•12 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
  • D'ici la fin de la semaine, vous pourrez...•5 minutes
  • Semaine 5 : Ressources supplémentaires•10 minutes
  • Semaine 5 : Félicitations et réponses au quiz•10 minutes
2 devoirs•Total 50 minutes
  • Semaine 5 Contenu et programmation Quiz•20 minutes
  • Quelle est la prochaine étape ?•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
  • Vérification orthographique et autocomplétion•180 minutes

Vous avez atteint la dernière semaine ! Félicitations pour être arrivé jusqu'ici ! Au cours de cette dernière semaine, nous allons étudier une structure de données fondamentale appelée table de hachage. Si vous pensiez que les arbres étaient rapides, attendez de voir ce que les tables de hachage peuvent faire ! Votre dernier travail de programmation ajoutera des suggestions de correction orthographique à votre éditeur de texte, et il y a un travail optionnel qui s'appuie sur les mêmes idées que le travail principal, si vous avez le temps et l'énergie.

Inclus

14 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation

14 vidéos•Total 63 minutes
  • Introduction•0 minutes•Prévisualiser le module
  • Aperçu du projet•2 minutes
  • Core : Tables de hachage•5 minutes
  • Core : Collisions dans les tables de hachage•6 minutes
  • Quand j'ai lutté : Tables de hachage•1 minute
  • Core : Applications des tables de hachage•2 minutes
  • Support : Arithmétique modulaire•4 minutes
  • Défi conceptuel : Tables de hachage•5 minutes
  • Cœur : Vue d'ensemble•6 minutes
  • Cœur de métier : Algorithme•6 minutes
  • Core : Modifier la distance•10 minutes
  • Projet : Suggestions en matière d'orthographe•6 minutes
  • Projet : Parcours de mots•6 minutes
  • Core : Félicitations !•0 minutes
3 lectures•Total 25 minutes
  • D'ici la fin de la semaine, vous pourrez...•5 minutes
  • Semaine 6 : Ressources supplémentaires•10 minutes
  • Semaine 6 : Félicitations et réponses au quiz•10 minutes
1 devoir•Total 20 minutes
  • Semaine 6 : Devoir de programmation et questionnaire sur le contenu•20 minutes
2 devoirs de programmation•Total 300 minutes
  • Chemins d'accès aux mots (facultatif mais recommandé)•120 minutes
  • Suggestions orthographiques•180 minutes

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    Essai gratuit
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    Data Structures and Algorithms

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    C

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    Java: Non-Linear Data Structures

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    C

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    Java: Data Structures and Algorithms

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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.8

2 234 avis

  • 5 stars

    82,36 %

  • 4 stars

    14,54 %

  • 3 stars

    1,88 %

  • 2 stars

    0,44 %

  • 1 star

    0,76 %

Affichage de 3 sur 2234

A
AB
5

Révisé le 16 janv. 2017

A very good course for beginners , people having prior knowledge about data structures might found it a bit easy , anyways the projects were fun and was course was worth taking

T
TO
5

Révisé le 19 nov. 2017

Very helpful course in helping to understand data structures and algorithms. This course will certainly prepare me well for my university degree in computer science

A
AG
5

Révisé le 27 févr. 2020

This was a challenging course for me. But in the best way possible! The programming challenges are interesting and the application of asymptotics is made clear and relevant throughout.

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