Algorithmes de base sur les structures de données arborescentes, arbres de recherche binaire, arbres auto-équilibrés, structures de données graphiques et algorithmes de base de traversée des graphes. Ce cours couvre également des sujets avancés tels que les arbres kd pour les données spatiales et les algorithmes pour les données spatiales. Arbres et graphes : Basics peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
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Arbres et graphes : Notions de base
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements des structures de données et des algorithmes
Instructeur : Sriram Sankaranarayanan
15 072 déjà inscrits
Inclus avec 
(113 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir les structures de données arborescentes de base et identifier les fonctions algorithmiques qui leur sont associées
Exécuter des parcours et créer des graphes dans une structure d'arbre de recherche binaire
Décrire les composantes fortement connectées dans les graphes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Conception d'algorithmes
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Conception de la structure des données
- Catégorie : Analyse des algorithmes
- Catégorie : Graphes Algorithmes
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez ce que sont les arbres binaires de recherche et les algorithmes de base sur les arbres binaires de recherche. Nous nous familiariserons également avec le problème de l'équilibrage dans les arbres de recherche binaires et étudierons quelques solutions pour les arbres de recherche binaires équilibrés tels que les arbres rouge-noir.
Inclus
5 vidéos11 lectures5 quizzes1 devoir de programmation1 sujet de discussion
Dans ce module, vous apprendrez à connaître les graphes et divers algorithmes de base sur les graphes, tels que les traversées en profondeur d'abord/en largeur d'abord, la recherche de composantes fortement connectées et le tri topologique.
Inclus
7 vidéos6 lectures4 quizzes1 devoir de programmation
Union Find Data-structure avec compression des rangs. Arbres couvrants et propriétés des arbres couvrants. Algorithme de Prim pour trouver des arbres couvrants minimaux. Algorithme de Kruskal pour la recherche d'arbres minimaux.
Inclus
5 vidéos5 lectures4 quizzes1 devoir de programmation
Dans ce module, vous apprendrez : Le problème du plus court chemin : notions de base. Algorithme de Bellman-Ford pour le plus court chemin à source unique. Algorithme de Dijkstra. Algorithmes pour le problème du plus court chemin par paires (Algorithme de Floyd-Warshall)
Inclus
6 vidéos6 lectures3 quizzes1 devoir de programmation
Instructeur
Offert par
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Avis des étudiants
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